使用SageMaker进行高效嵌入生成：从模型部署到请求处理

用户331287887593
67 阅读3分钟

引言

亚马逊SageMaker是一项强大的云服务，能够帮助我们在云端轻松部署和管理机器学习模型。对于需要在生产环境中生成嵌入的开发者，利用SageMaker进行部署无疑是一个理想的选择。这篇文章将通过实例讲解如何在SageMaker上处理和生成嵌入向量，包括部署自定义模型、处理请求响应等环节，为您的项目提供实用的指南。

主要内容

1. 部署自定义模型到SageMaker

在使用SageMaker处理嵌入请求之前，首先需要将您自己的模型部署到SageMaker。以Hugging Face模型为例，您可以通过SageMaker提供的API快速进行部署。如果您对部署步骤不熟悉，可以参考AWS文档了解更多详情。

2. 请求处理类

在部署模型之后，我们需要定义一个请求处理类来处理输入输出格式。这个类继承自EmbeddingsContentHandler，实现transform_input和transform_output方法以适应SageMaker的请求响应机制。

import json
from typing import Dict, List
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"]

3. 创建嵌入对象

之后，我们通过SageMaker的SagemakerEndpointEmbeddings接口来创建嵌入对象。通过传入请求处理对象和其他必要的配置，您就能开始请求生成嵌入。

from langchain_community.embeddings import SagemakerEndpointEmbeddings

content_handler = ContentHandler()
embeddings = SagemakerEndpointEmbeddings(
    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，展示如何通过SageMaker生成文本嵌入：

# 使用API代理服务提高访问稳定性
query_result = embeddings.embed_query("foo")

# 处理多个文档的嵌入请求
doc_results = embeddings.embed_documents(["foo", "bar", "baz"])

print(doc_results)

常见问题和解决方案

常见问题

  • 模型部署失败：检查模型文件路径和格式是否正确，同时确保AWS权限和资源配置正确。
  • 请求超时或失败：由于网络限制，某些地区可能需要使用API代理服务来提高请求的稳定性。

解决方案

总结和进一步学习资源

在本文中，我们详细介绍了如何在SageMaker上进行嵌入生成的全过程，包括模型部署、请求处理、以及应对常见问题的方法。进一步学习建议参考：

参考资料

如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！

---END---

avatar
文章
阅读
粉丝