使用Titan Takeoff进行高效的自然语言处理模型推理-优快云博客

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在自然语言处理(NLP)领域，每一家企业都在寻求更高效的模型训练和推理解决方案。TitanML的平台通过训练、压缩和推理优化帮助企业构建和部署更佳、更小、更便宜、更快速的NLP模型。特别是其推理服务器Titan Takeoff，使得在本地硬件上轻松部署大语言模型(LLMs)成为可能。

技术背景介绍

Titan Takeoff是TitanML提供的一项服务，它允许用户在本地硬件上运行推理工作负载。支持大多数嵌入模型，并通过单一命令实现快速部署。如果用户在使用特定模型时遇到困难，可以通过电子邮件联系TitanML。

核心原理解析

Titan Takeoff不仅是一个推理服务器，它还支持通过Python Wrapper来启动和管理模型。这个过程包括在本地机器上运行Takeoff，默认使用端口3000。用户可以启动新的嵌入模型，也可以使用现有的模型来进行文本嵌入任务。

代码实现演示

以下是使用Titan Takeoff的几个实例。确保在运行命令前，Takeoff服务器已在后台启动。

示例 1: 基本用法

假设Takeoff在本地机器上运行，使用默认端口。

import time
from langchain_community.embeddings import TitanTakeoffEmbed

# 初始化嵌入器
embed = TitanTakeoffEmbed()

# 嵌入查询
output = embed.embed_query(
    "What is the weather in London in August?", consumer_group="embed"
)
print(output)

示例 2: 启动和配置模型

可以通过初始化TitanTakeoffEmbed对象时传入模型列表，来启动指定的模型。

import time
from langchain_community.embeddings import TitanTakeoffEmbed

# 嵌入模型的配置
embedding_model = {
    "model_name": "BAAI/bge-large-en-v1.5",
    "device": "cpu",  # 可选 'cuda' 以使用 GPU 进行推理
    "consumer_group": "embed",
}
embed = TitanTakeoffEmbed(models=[embedding_model])

# 模型初始化可能需要时间，具体取决于模型大小和网络速度
time.sleep(60)

# 发送嵌入请求
prompt = "What is the capital of France?"
output = embed.embed_query(prompt, consumer_group="embed")
print(output)