使用Modal部署自定义LLM的终极指南

使用Modal部署自定义LLM的终极指南

在这篇文章中，我们将探讨如何使用Modal生态系统部署自定义的LLM（大型语言模型），并通过LangChain进行访问和使用。我们将分为两部分来阐述：Modal的安装及Web端点的部署，以及如何通过LLM封装类使用已部署的Web端点。

引言

随着大型语言模型在自然语言处理领域的日益重要，能够灵活部署和使用这些模型成为一项关键技能。Modal提供了一种简单而强大的方式来部署和管理模型。在这篇文章中，我们将逐步讲解如何使用Modal来部署GPT2模型，并通过Web端点与之交互。

主要内容

Modal的安装和设置

首先，我们需要安装Modal并进行初步配置。

pip install modal

接下来，运行以下命令以生成Modal API的访问令牌：

modal token new

定义Modal函数和Webhooks

我们将以下述代码为例，在Modal中定义我们的函数和Webhooks。需要包含一个明确的输入结构：

from pydantic import BaseModel
import modal

CACHE_PATH = "/root/model_cache"

class Item(BaseModel):
    prompt: str

stub = modal.Stub(name="example-get-started-with-langchain")

def download_model():
    from transformers