快速上手Azure ML：如何使用Azure ML在线端点部署大型语言模型
引言
Azure ML（Azure Machine Learning）是一个用于构建、训练和部署机器学习模型的平台。本篇文章将介绍如何在Azure ML在线端点上部署大型语言模型（LLM）。通过实用的指南和示例代码，帮助您快速掌握这一过程。
主要内容
1. 安装所需库
首先，我们需要安装所需的langchain-community库。使用以下命令：
%pip install -qU langchain-community
2. 配置和参数准备
在部署模型之前，您需要在Azure ML或Azure AI Studio上部署一个模型，并获得以下参数：
endpoint_url: 端点提供的REST URL。endpoint_api_type: 对于专用端点使用dedicated，对于按需付费端点使用serverless。endpoint_api_key: 端点提供的API密钥。deployment_name: （可选）部署名称。
3. 内容格式化器
内容格式化器是一个处理类，用于将请求和响应转换为AzureML端点所需的格式。以下是几个内置的内容格式化器：
GPT2ContentFormatter: 格式化GPT-2模型的数据DollyContentFormatter: 格式化Dolly-v2模型的数据HFContentFormatter: 格式化Hugging Face文本生成模型的数据CustomOpenAIContentFormatter: 格式化类似LLaMa2的OpenAI兼容模型的数据
4. 使用示例
4.1 LlaMa 2实时端点示例
首先，导入相关模块：
from langchain_community.llms.azureml_endpoint import (
AzureMLEndpointApiType,
CustomOpenAIContentFormatter,
)
from langchain_core.messages import HumanMessage
# 使用API代理服务提高访问稳定性
llm = AzureMLOnlineEndpoint(
endpoint_url="https://<你的端点>.<你的地区>.inference.ml.azure.com/score",
endpoint_api_type=AzureMLEndpointApiType.dedicated,
endpoint_api_key="你的API密钥",
content_formatter=CustomOpenAIContentFormatter(),
model_kwargs={"temperature": 0.8, "max_new_tokens": 400},
)
response = llm.invoke("给我写一首关于泡泡水的歌：")
print(response)
5. 常见问题和解决方案
5.1 API访问不稳定
由于某些地区的网络限制，API访问可能会不稳定。开发者可以考虑使用API代理服务来提高访问的稳定性。
5.2 模型响应格式不符
不同模型的响应格式可能会有所不同，确保使用合适的内容格式化器，或者自定义格式化器来处理不同的响应格式。
6. 总结和进一步学习资源
通过本文的介绍，您应该能够成功使用Azure ML在线端点部署和调用大型语言模型。这里提供一些进一步学习的资源：
参考资料
- Azure ML官方文档
- LangChain官方文档
- Hugging Face官方文档
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