[如何使用Modal快速部署自定义LangChain LLM，为你的AI项目加速！]

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# 引言

在构建自定义语言模型（LLM）时，部署和集成往往是一个重要的挑战。Modal提供了一种简单而强大的方式来快速部署和运行自定义LLM，尤其是当你使用LangChain时。在这篇文章中，我们将详细介绍如何使用Modal生态系统来运行LangChain的自定义LLM。我们将涵盖Modal的安装、web端点部署以及如何使用这些部署的web端点。

# 主要内容

## Modal的安装与设置

在开始之前，请确保已经安装Modal。使用以下命令进行安装：

```bash
pip install modal

然后运行以下命令生成新的token：

modal token new

定义Modal函数和Webhooks

在定义Modal函数时，你需要提供一个prompt，并且要遵循严格的响应结构。以下是通过GPT-2模型的一个示例：

from pydantic import BaseModel
import modal

CACHE_PATH = "/root/model_cache"

class Item(BaseModel):
    prompt: str

stub = modal.Stub(name="example-get-started-with-langchain")

def download_model():
    from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
    tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
    model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
    tokenizer.save_pretrained(CACHE_PATH)
    model.save_pretrained(CACHE_PATH)

image = modal.Image.debian_slim().pip_install(
    "tokenizers", "transformers", "torch", "accelerate"
).run_function(download_model)

@stub.function(
    gpu="any",
    image=image,
    retries=3,
)
def run_gpt2(text: str):
    from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
    tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(CACHE_PATH)
    model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(CACHE_PATH)
    encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt').input_ids
    output = model.generate(encoded_input, max_length=50, do_sample=True)
    return tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

@stub.function()
@modal.web_endpoint(method="POST")
def get_text(item: Item):
    return {"prompt": run_gpt2.call(item.prompt)}

部署Web端点

使用Modal部署Web端点相当简单。你可以使用modal deploy命令将其部署到Modal云。deploy之后，Web端点将获得在modal.run域下的持久URL。

使用Modal Web端点的LLM包装器

接下来，您可以使用LangChain的ModalLLM包装器类来访问您部署的Web端点：

from langchain_community.llms import Modal

endpoint_url = "https://ecorp--custom-llm-endpoint.modal.run"  # 将此替换为您的Modal Web端点URL

llm = Modal(endpoint_url=endpoint_url)
llm_chain = LLMChain(prompt=prompt, llm=llm)

question = "What NFL team won the Super Bowl in the year Justin Bieber was born?"
llm_chain.run(question)

常见问题和解决方案

部署时速度慢怎么办？

  • 网络限制：由于某些地区的网络限制，您可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。可以在代码中添加相关代理代码来解决这一问题。

GPU资源不足或分配错误？

  • GPU分配：在定义函数时可以设置gpu="any"，以便Modal自动选择可用的GPU资源。

总结和进一步学习资源

通过使用Modal和LangChain，开发者可以快速部署和使用自定义语言模型。Modal提供了一种简化的方式来处理模型的托管和伸缩性问题。

进一步的学习和资源：

参考资料

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