使用Ray Serve部署AI推理服务：从入门到精通

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# 使用Ray Serve部署AI推理服务：从入门到精通

## 引言

在现代人工智能应用中，快速高效地部署模型推理服务是至关重要的。Ray Serve作为一个可扩展的模型服务库，为在生产环境中构建复杂的推理API提供了便利。本文旨在通过一个简单示例，展示如何使用Ray Serve部署开源AI链，并探讨可能遇到的挑战和解决方案。

## 主要内容

### 什么是Ray Serve？

Ray Serve是一个能够高效部署在线推理API的库，特别适合构建由多个环节和业务逻辑组成的复杂推理服务。它支持动态扩展和硬件资源分配，用户可以轻松定义模型所需的CPU和GPU资源。

### 安装与设置

首先，需要安装Ray Serve：

```bash
pip install ray[serve]

部署服务的一般步骤

  1. 导入必要的库

    from ray import serve
from starlette.requests import Request

  2. 定义Ray Serve部署

    @serve.deployment
class LLMServe:
    def __init__(self) -> None:
        pass

    async def __call__(self, request: Request) -> str:
        return "Hello World"

  3. 绑定和运行部署

    deployment = LLMServe.bind()
serve.api.run(deployment)

  4. 关闭部署

    serve.api.shutdown()

OpenAI链部署示例

获取API密钥

首先，从OpenAI获取API密钥。在代码中将要求您输入API密钥。

from getpass import getpass
OPENAI_API_KEY = getpass()
定义和运行自定义链

我们将使用自定义提示模板部署一个OpenAI链。

from langchain.chains import LLMChain
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_openai import OpenAI

@serve.deployment
class DeployLLM:
    def __init__(self):
        llm = OpenAI(openai_api_key=OPENAI_API_KEY)
        template = "Question: {question}\n\nAnswer: Let's think step by step."
        prompt = PromptTemplate.from_template(template)
        self.chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)

    def _run_chain(self, text: str):
        return self.chain(text)

    async def __call__(self, request: Request):
        text = request.query_params["text"]
        resp = self._run_chain(text)
        return resp["text"]
绑定和运行部署
deployment = DeployLLM.bind()
PORT_NUMBER = 8282
serve.api.run(deployment, port=PORT_NUMBER)  # 使用API代理服务提高访问稳定性

测试部署

服务部署后，可以发送POST请求以获得回应。

import requests

text = "What NFL team won the Super Bowl in the year Justin Beiber was born?"
response = requests.post(f"http://localhost:{PORT_NUMBER}/?text={text}")
print(response.content.decode())

常见问题和解决方案

  1. 网络访问问题：由于某些地区的网络限制，API访问可能不稳定。此时可以考虑使用API代理服务以提高访问稳定性。

  2. 资源管理：确保为部署分配足够的CPU和GPU资源，必要时可以使用Ray Serve的自动扩展功能。

总结和进一步学习资源

通过本文中的示例，您能够快速上手使用Ray Serve部署模型推理服务。推荐进一步阅读Ray Serve的官方文档以获取更复杂的使用场景。

参考资料

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