[使用Amazon SageMaker Endpoint部署大型语言模型：从入门到实战]

# 使用Amazon SageMaker Endpoint部署大型语言模型：从入门到实战

在当今的AI驱动世界中，Amazon SageMaker成为一款不可或缺的工具，其提供了构建、训练和部署机器学习模型的完整解决方案。在这篇文章中，我们将深入探讨如何利用SageMaker Endpoint来托管大型语言模型（LLM），并通过实例代码展示其使用过程。

## 引言

Amazon SageMaker是一种全面管理的服务，能够简化机器学习模型从开发到生产的每个阶段。借助SageMaker Endpoint，开发者可以轻松部署和管理自己的模型，让机器学习应用更快速地上线。本篇文章旨在指导您如何使用SageMaker Endpoint托管LLM，并提供详细的代码示例。

## 主要内容

### 1. 设置环境

首先，确保安装必要的Python库：

```bash
!pip3 install langchain boto3

2. 配置SageMaker Endpoint参数

在调用SagemakerEndpoint时，需要设置以下参数：

• endpoint_name: 已部署的SageMaker模型的端点名称。
• credentials_profile_name: .aws/credentials或.aws/config文件中的配置文件名。如果未指定，将使用默认配置。

3. 使用外部boto3会话初始化

对于跨账户场景，需要获取临时凭证并初始化客户端：

import boto3

roleARN = "arn:aws:iam::123456789:role/cross-account-role"
sts_client = boto3.client("sts")
response = sts_client.assume_role(
    RoleArn=roleARN, RoleSessionName="CrossAccountSession"
)

client = boto3.client(
    "sagemaker-runtime",
    region_name="us-west-2",
    aws_access_key_id=response["Credentials"]["AccessKeyId"