Modal
本页介绍如何使用 Modal 生态系统来运行 LangChain 自定义 LLM。它分为两个部分
- Modal 安装和 Web 端点部署
- 使用已部署的 Web 端点和
LLM
包装类。
安装和设置
- 使用
pip install modal
安装 - 运行
modal token new
定义您的 Modal 函数和 Webhooks
您必须包含一个提示。存在严格的响应结构
class Item(BaseModel):
prompt: str
@stub.function()
@modal.web_endpoint(method="POST")
def get_text(item: Item):
return {"prompt": run_gpt2.call(item.prompt)}
以下是使用 GPT2 模型的示例
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)
# Define a container image for the LLM function below, which
# downloads and stores the GPT-2 model.
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)}
部署 Web 端点
使用 modal deploy
CLI 命令将 Web 端点部署到 Modal 云。您的 Web 端点将在 modal.run
域下获得一个持久 URL。
围绕 Modal Web 端点的 LLM 包装器
Modal
LLM 包装器类将接受您已部署的 Web 端点的 URL。
from langchain_community.llms import Modal
endpoint_url = "https://ecorp--custom-llm-endpoint.modal.run" # REPLACE ME with your deployed Modal web endpoint's 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 Beiber was born?"
llm_chain.run(question)
API 参考:Modal