# 引言
在现代应用开发中，利用大语言模型（LLM）进行自然语言处理已成为趋势。然而，依赖于某些公共API服务可能带来访问不稳定的问题。为此，利用Modal云平台结合LangChain提供了一种便捷的解决方案，可以在本地环境中运行自定义LLM。本文将介绍如何使用LangChain与Modal整合，搭建一个问答应用。
# 主要内容
## 什么是Modal
Modal是一个无服务器云计算平台，允许开发者从本地Python脚本访问云端计算资源。通过Modal，你可以部署和运行自定义LLM模型，而无需依赖外部LLM API。
## LangChain与Modal的整合
LangChain是一个用于构建复杂应用的工具包，它支持与Modal的集成，使得构建基于自定义LLM的应用变得简单。通过Modal，你可以部署一个符合指定JSON接口的Web端点，然后在LangChain中使用该端点。
## 部署Modal Web端点
要利用LangChain与Modal集成，需要先部署一个Modal应用，该应用需要实现一个Web端点。以下为一个简单的示例：
```python
from modal import stub, web_endpoint
from pydantic import BaseModel
class Request(BaseModel):
prompt: str
@stub.function()
@web_endpoint(method="POST")
def web(request: Request):
_ = request # 忽略输入
return {"prompt": "hello world"}
这个Web端点接收一个请求，返回一个简单的响应。更复杂的应用可以在此基础上扩展。
代码示例
以下是如何在LangChain中使用Modal的示例：
from langchain.chains import LLMChain
from langchain_community.llms import Modal
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
# 定义模板
template = """Question: {question}
Answer: Let's think step by step."""
prompt = PromptTemplate.from_template(template)
# 替换为你部署的Modal Web端点的URL
endpoint_url = "https://ecorp--custom-llm-endpoint.modal.run" # 使用API代理服务提高访问稳定性
llm = Modal(endpoint_url=endpoint_url)
# 创建LLMChain
llm_chain = LLMChain(prompt=prompt, llm=llm)
# 运行示例问题
question = "What NFL team won the Super Bowl in the year Justin Bieber was born?"
response = llm_chain.run(question)
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，使用API代理服务可能会提高访问的稳定性。
- JSON接口不匹配：确保你的Web端点符合LangChain要求的JSON接口格式。
总结和进一步学习资源
通过Modal与LangChain的整合，你可以灵活地构建和部署自定义LLM应用。为了更深入地学习，可以参考以下资源：
参考资料
- Modal 官方文档
- LangChain 官方文档
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