使用 Azure Machine Learning 在线终端部署聊天模型

在现代机器学习应用中，Azure Machine Learning 提供了一个强大的平台，用于构建、训练和部署模型。本文将重点介绍如何使用 Azure Machine Learning 的在线终端来部署和调用聊天模型，从而实现实时推理服务。

技术背景介绍

Azure Machine Learning 是一个全面的机器学习平台，支持各种模型的构建与部署。在部署模型以使用其预测（推理）时，在线终端（Online Endpoints）是非常重要的组成部分。它们允许用户将工作负载的接口与实现进行解耦，从而方便地进行模型的更新或扩展。

核心原理解析

在线终端通过以下两个关键概念来运作：

1. Endpoints：终端提供了一种统一的接口来处理输入请求和输出响应。
2. Deployments：部署描述了服务的实现细节，其中包括模型、资源配置等。

代码实现演示

下面的示例代码展示了如何使用在线终端部署一个聊天模型，并进行推理调用。

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

# 创建一个 Azure ML 聊天在线终端实例，指定终端URL和API类型
chat = AzureMLChatOnlineEndpoint(
    endpoint_url="https://<your-endpoint>.<your_region>.inference.ml.azure.com/score",
    endpoint_api_type=AzureMLEndpointApiType.dedicated,
    endpoint_api_key="your-endpoint-api-key",
    content_formatter=CustomOpenAIChatContentFormatter()
)

# 调用聊天模型进行推理并获取响应
response = chat.invoke(
    [HumanMessage(content="Will the Collatz conjecture ever be solved?")]
)

# 输出响应结果
print(response)

在此示例中，我们使用 dedicated API 类型的终端，适合高性能需求的模型部署。如果您选择使用 serverless 类型，则可以如以下代码设置：

chat = AzureMLChatOnlineEndpoint(
    endpoint_url="https://<your-endpoint>.<your_region>.inference.ml.azure.com/v1/chat/completions",
    endpoint_api_type=AzureMLEndpointApiType.serverless,
    endpoint_api_key="your-endpoint-api-key",
    content_formatter=CustomOpenAIChatContentFormatter(),
)
response = chat.invoke(
    [HumanMessage(content="Will the Collatz conjecture ever be solved?")]
)
print(response)

应用场景分析

Azure 在线终端适用于需要高可用性和低延时的实时交互场景，特别是在需要动态扩展和更新模型的情况下非常有用。例如，客户服务机器人、实时推荐系统等应用都可以通过此方式快速响应用户请求并持续优化模型。

实践建议

1. 明确资源需求：在选择 dedicated 或 serverless 类型时，要根据实际的资源需求和预算进行选择。
2. 优化推理性能：通过调整 model_kwargs 参数，例如 temperature 或 max_tokens，来优化模型性能。
3. 监控服务状态：部署完成后，建议通过 Azure 的监控工具来观察模型的使用情况和性能，以便及时调整。

通过 Azure Machine Learning 的在线终端，您可以方便地将机器学习模型整合到您的应用程序中，实现高效的实时推理服务。如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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