探索MLflow部署的LLM集成：简化大语言模型的管理和使用

awsedrfttyuu

于 2024-12-15 02:29:44 发布

阅读量272

点赞数 3

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：语言模型人工智能 java python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/awsedrfttyuu/article/details/144479797

# 探索MLflow部署的LLM集成：简化大语言模型的管理和使用

## 引言

在当今数据驱动的世界中，大语言模型（LLMs）正变得越来越重要。组织需要一个统一的接口来有效地管理不同的LLM服务提供商，比如OpenAI和Anthropic。MLflow的部署工具为此提供了一个高效的解决方案。本文旨在演示如何在组织中使用MLflow部署工具来处理LLM相关请求。

## 主要内容

### 安装和设置

安装`mlflow`，同时包括MLflow部署所需的依赖项：

```bash
pip install 'mlflow[genai]'

接下来，将OpenAI的API密钥设置为环境变量：

export OPENAI_API_KEY=...

创建一个配置文件，用于定义端点：

endpoints:
  - name: completions
    endpoint_type: llm/v1/completions
    model:
      provider: openai
      name: text-davinci-003
      config:
        openai_api_key: $OPENAI_API_KEY

  - name: embeddings
    endpoint_type: llm/v1/embeddings
    model:
      provider: openai