[使用OpenLLM：如何在生产环境中操作大型语言模型]

最新推荐文章于 2025-03-11 14:33:44 发布

nseejrukjhad

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文章标签：语言模型人工智能自然语言处理 python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/nseejrukjhad/article/details/144255059

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使用OpenLLM：如何在生产环境中操作大型语言模型

面对当今AI应用的快速发展，开发者需要一种灵活且易于管理的方式来使用大型语言模型（LLMs）。OpenLLM是一个开源平台，能够帮助开发者轻松地将任何开源LLMs投入生产，从而部署至云端或本地，并构建强大的AI应用。

1. 引言

在这篇文章中，我们将探讨如何使用OpenLLM来启动和管理大型语言模型。我们将介绍平台的基本功能，演示如何在本地和远程服务器上运行LLMs，并提供代码示例和常见问题的解决方案。最后，我们还将提供进一步学习的资源。

2. 主要内容

2.1 安装OpenLLM

通过pip安装OpenLLM：

%pip install --upgrade --quiet openllm

安装成功后，你就可以使用OpenLLM解决方案了。

2.2 启动本地OpenLLM服务器

可以使用openllm start命令启动一个LLM服务器。例如，启动一个dolly-v2服务器：

openllm start dolly-v2

2.3 使用OpenLLM封装器进行API调用

在本地或远程服务器上运行OpenLLM服务器后，可以使用OpenLLM的Python封装器来调用API：

from langchain_community.llms import OpenLLM

server_url = "http://localhost:3000"  # 使用API代理服务提高访问稳定性
llm = OpenLLM(server_url=server_url)

2.4 本地LLM推理

对于开发目的，开发人员可以直接从当前进程中初始化由OpenLLM管理的LLM：

from langchain_community.llms import OpenLLM

llm = OpenLLM(
    model_name="dolly-v2",
    model_id="databricks/dolly-v2-3b",
    temperature=0.94,
    repetition_penalty=1.2,
)

3. 代码示例：集成LLMChain

以下是一个示例，展示如何使用LLMChain来生成公司名称：

from langchain.chains import LLMChain
from langchain_core.prompts import PromptTemplate

template = "What is a good name for a company that makes {product}?"

prompt = PromptTemplate.from_template(template)
llm_chain = LLMChain(prompt=prompt, llm=llm)

generated = llm_chain.run(product="mechanical keyboard")
print(generated)