使用Azure ML构建和部署大语言模型的完整指南

引言

随着机器学习模型在各行各业的普及，如何高效地构建、训练和部署这些模型成为一个重要的话题。Azure ML是一个强大的平台，提供了丰富的工具和服务，帮助开发者从零开始构建并部署机器学习模型。本文将介绍如何在Azure ML上使用大语言模型（LLM），并提供实用的代码示例。

主要内容

1. Azure ML概述

Azure ML为用户提供了一个全面的平台，用于构建、训练和部署机器学习模型。其模型目录中包含多种基础和通用模型，开发者可以根据需求选择合适的模型来部署。

2. 安装Langchain库

在使用Azure ML与Langchain集成时，需要先安装必要的软件包：

%pip install -qU langchain-community

3. 配置和部署

在使用Azure ML时，首先需要部署一个模型并获取以下信息：

• endpoint_url：REST端点的URL。
• endpoint_api_type：模型的部署类型，dedicated或serverless。
• endpoint_api_key：API密钥。
• deployment_name：模型的部署名称（可选）。

4. 内容格式化

Azure ML提供了多种内容格式化器，用于将请求和响应数据格式化为所需的模式。开发者可以根据模型的不同选择合适的格式化器，例如