Fireworks AI 入门指南

本指南展示如何设置一个最小化部署，以便通过Fireworks使用TensorZero网关。

简易设置

除非您需要后备方案或自定义凭证等高级功能，否则可以使用简写fireworks::model_name在TensorZero中使用Fireworks模型。

您可以在TensorZero变体中使用Fireworks模型，只需将model字段设置为fireworks::model_name。例如：

[functions.my_function_name.variants.my_variant_name]
type = "chat_completion"
model = "fireworks::accounts/fireworks/models/llama-v3p1-8b-instruct"

此外，您可以在推理请求中设置model_name来使用特定的Fireworks模型，而无需在TensorZero中配置函数和变体。

curl -X POST http://localhost:3000/inference \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model_name": "fireworks::accounts/fireworks/models/llama-v3p1-8b-instruct",
    "input": {
      "messages": [
        {
          "role": "user",
          "content": "What is the capital of Japan?"
        }
      ]
    }
  }'

高级设置

在更复杂的场景中（例如回退机制、自定义凭证），您可以在TensorZero中配置自己的模型和Fireworks提供商。

对于这个最小化配置，您的项目目录中只需要两个文件：

Directoryconfig/
- tensorzero.toml
docker-compose.yml

关于生产环境部署，请参阅我们的部署指南。

配置

创建一个最小化的配置文件，定义模型和一个简单的聊天功能：

[models.llama3_1_8b_instruct]
routing = ["fireworks"]

[models.llama3_1_8b_instruct.providers.fireworks]
type = "fireworks"
model_name = "accounts/fireworks/models/llama-v3p1-8b-instruct"

[functions.my_function_name]
type = "chat"

[functions.my_function_name.variants.my_variant_name]
type = "chat_completion"
model = "llama3_1_8b_instruct"

查看Fireworks平台上可用的模型列表。同时也支持自定义模型。

Credentials

在运行网关之前，您必须设置FIREWORKS_API_KEY环境变量。

您可以通过将api_key_location设置为env::YOUR_ENVIRONMENT_VARIABLE或dynamic::ARGUMENT_NAME来自定义凭证存储位置。更多信息请参阅凭证管理指南和配置参考。

部署 (Docker Compose)

创建一个最小化的Docker Compose配置：

# This is a simplified example for learning purposes. Do not use this in production.
# For production-ready deployments, see: https://www.tensorzero.com/docs/gateway/deployment

services:
  gateway:
    image: tensorzero/gateway
    volumes:
      - ./config:/app/config:ro
    command: --config-file /app/config/tensorzero.toml
    environment:
      - FIREWORKS_API_KEY=${FIREWORKS_API_KEY:?Environment variable FIREWORKS_API_KEY must be set.}
    ports:
      - "3000:3000"
    extra_hosts:
      - "host.docker.internal:host-gateway"

您可以通过docker compose up命令启动网关。

推理

向网关发起推理请求：

curl -X POST http://localhost:3000/inference \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "function_name": "my_function_name",
    "input": {
      "messages": [
        {
          "role": "user",
          "content": "What is the capital of Japan?"
        }
      ]
    }
  }'