使用MLflow优化大语言模型部署：从入门到实战

用户850429986511
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引言

在当今的AI研发领域，大语言模型（LLM）如OpenAI的GPT和Anthropic的Claude成为了技术前沿。然而，如何高效地管理和使用这些模型是很多组织面临的挑战。MLflow的Deployments工具为此提供了一个解决方案，它通过统一的接口简化了与各种LLM服务的交互。

本文将介绍如何使用MLflow Deployments管理LLM，以及如何在本地和云端环境中进行高效部署。

主要内容

安装和设置

要开始使用MLflow Deployments，首先需要安装相关依赖：

pip install 'mlflow[genai]'

接着，设置OpenAI API密钥作为环境变量：

export OPENAI_API_KEY=...

创建一个配置文件以定义端点：

endpoints:
  - name: completions
    endpoint_type: llm/v1/completions
    model:
      provider: openai
      name: text-davinci-003
      config:
        openai_api_key: $OPENAI_API_KEY

  - name: embeddings
    endpoint_type: llm/v1/embeddings
    model:
      provider: openai
      name: text-embedding-ada-002
      config:
        openai_api_key: $OPENAI_API_KEY

启动部署服务器：

mlflow deployments start-server --config-path /path/to/config.yaml

完成任务示例

使用mlflow.langchain模块提供的API，我们可以轻松记录和加载LangChain模型。

import mlflow
from langchain.chains import LLMChain, PromptTemplate
from langchain_community.llms import Mlflow

llm = Mlflow(
    target_uri="http://127.0.0.1:5000",  # 使用API代理服务提高访问稳定性
    endpoint="completions",
)

llm_chain = LLMChain(
    llm=Mlflow,
    prompt=PromptTemplate(
        input_variables=["adjective"],
        template="Tell me a {adjective} joke",
    ),
)
result = llm_chain.run(adjective="funny")
print(result)

with mlflow.start_run():
    model_info = mlflow.langchain.log_model(llm_chain, "model")

model = mlflow.pyfunc.load_model(model_info.model_uri)
print(model.predict([{"adjective": "funny"}]))

嵌入示例

from langchain_community.embeddings import MlflowEmbeddings

embeddings = MlflowEmbeddings(
    target_uri="http://127.0.0.1:5000",  # 使用API代理服务提高访问稳定性
    endpoint="embeddings",
)

print(embeddings.embed_query("hello"))
print(embeddings.embed_documents(["hello"]))

聊天示例

from langchain_community.chat_models import ChatMlflow
from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage

chat = ChatMlflow(
    target_uri="http://127.0.0.1:5000",  # 使用API代理服务提高访问稳定性
    endpoint="chat",
)

messages = [
    SystemMessage(
        content="You are a helpful assistant that translates English to French."
    ),
    HumanMessage(
        content="Translate this sentence from English to French: I love programming."
    ),
]
print(chat(messages))

常见问题和解决方案

  1. 网络限制：由于国内网络限制，API请求可能不稳定。这时可以考虑使用API代理服务。

  2. 配置错误：确保配置文件中的API密钥正确无误，并且MLflow服务器正确启动。

  3. 模型版本控制：MLflow提供了版本控制功能，确保在每次更改时使用mlflow.start_run()以跟踪更改。

总结和进一步学习资源

MLflow提供了强大的工具来管理和部署大语言模型，无论是在本地还是云端。通过简单的配置和API接口，开发者可以专注于模型研发而非部署细节。

参考资料

  • MLflow官方文档
  • LangChain项目文档

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