使用Titan Takeoff实现本地部署LLM模型的实战指南-优快云博客

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在当今的AI技术应用中，如何高效地进行自然语言处理（NLP）的模型部署是一个重要的课题。TitanML通过提供Titan Takeoff平台，帮助企业在本地硬件上轻松部署大型语言模型（LLM）。本篇文章将通过详细的代码示例展示如何使用Titan Takeoff Server进行LLM的部署。

技术背景介绍

Titan Takeoff是一款强大的部署工具，通过本地化部署NLP模型，帮助企业实现更低的成本和更高的运行速度。它支持多种主流生成模型架构，包括Falcon、Llama 2、GPT2和T5等。本文将专注于通过Titan Takeoff Server进行模型的推理和使用。

核心原理解析

Titan Takeoff的核心是其简化的本地部署流程，用户只需在其硬件设备上启动Takeoff Server，然后通过Python API进行调用，即可实现模型推理。灵活的配置选项使得用户可以根据需求定制化模型参数。

代码实现演示

以下是利用Titan Takeoff进行模型推理的几种方法：

示例1：基本使用

假设Takeoff已在本地机器的默认端口（localhost:3000）运行。

from langchain_community.llms import TitanTakeoff

llm = TitanTakeoff()
output = llm.invoke("What is the weather in London in August?")
print(output)

示例2：指定端口及生成参数

对于高级用户，可以通过指定端口和其他生成参数来微调模型的行为。

llm = TitanTakeoff(port=3000)
output = llm.invoke(
    "What is the largest rainforest in the world?",
    consumer_group="primary",
    min_new_tokens=128,
    max_new_tokens=512,
    no_repeat_ngram_size=2,
    sampling_topk=1,
    sampling_topp=1.0,
    sampling_temperature=1.0,
    repetition_penalty=1.0
)
print(output)

示例3：多输入生成

可以通过generate方法为多个输入获取生成结果。

llm = TitanTakeoff()
rich_output = llm.generate(["What is Deep Learning?", "What is Machine Learning?"])
print(rich_output.generations)

示例4：流式输出

实现流式输出需要配置回调管理器。

from langchain_core.callbacks import CallbackManager, StreamingStdOutCallbackHandler

llm = TitanTakeoff(
    streaming=True, callback_manager=CallbackManager([StreamingStdOutCallbackHandler()])
)
output = llm.invoke("What is the capital of France?")
print(output)

示例5：使用LCEL

使用PromptTemplate和invoke方法进行复杂推理链。

from langchain_core.prompts import PromptTemplate

llm = TitanTakeoff()
prompt = PromptTemplate.from_template("Tell me about {topic}")
chain = prompt | llm
output = chain.invoke({"topic": "the universe"})
print(output)

示例6：启动读取器

可以通过模型配置在初始化时创建或添加读取器。

import time

llama_model = {
    "model_name": "TheBloke/Llama-2-7b-Chat-AWQ",
    "device": "cuda",
    "consumer_group": "llama",
}
llm = TitanTakeoff(models=[llama_model])

time.sleep(60)  # 模型启动需要时间，这取决于模型大小和网络速度

output = llm.invoke("What is the capital of France?", consumer_group="llama")
print(output)