模态

Modal 云平台为本地计算机上的 Python 脚本提供了便捷的按需无服务器云计算访问。使用 modal 运行自己的自定义大型语言模型，而不是依赖大型语言模型 API。

此示例介绍了如何使用 LangChain 与 modal HTTPS Web 端点进行交互。

使用LangChain进行问答是另一个结合Modal使用LangChain的例子。在该示例中，Modal端到端运行LangChain应用程序，并将OpenAI用作其LLM API。

%pip install --upgrade --quiet  modal

# Register an account with Modal and get a new token.

!modal token new

Launching login page in your browser window...
If this is not showing up, please copy this URL into your web browser manually:
https://modal.com/token-flow/tf-Dzm3Y01234mqmm1234Vcu3

LangChain 的 langchain.llms.modal.Modal 集成类要求您部署一个 Modal 应用程序，并提供一个符合以下 JSON 接口的 Web 端点：

LLM提示被接受为键 "prompt" 下的 str 值。
大型语言模型（LLM）响应以键 "prompt" 下的值 str 返回

示例请求JSON：

{
    "prompt": "Identify yourself, bot!",
    "extra": "args are allowed",
}

示例响应 JSON：

{
    "prompt": "This is the LLM speaking",
}

一个满足此接口的“哑巴”Modal网络端点函数示例将是

...
...

class Request(BaseModel):
    prompt: str

@stub.function()
@modal.web_endpoint(method="POST")
def web(request: Request):
    _ = request  # ignore input
    return {"prompt": "hello world"}

查看 Modal 的 Web 端点指南，了解设置符合此接口的端点的基础知识。
查看 Modal 的 '使用 AutoGPTQ 运行 Falcon-40B' 开源 LLM 示例，作为您自定义 LLM 的起点！

一旦你部署了一个 Modal 网络端点，你可以将其 URL 传递给 langchain.llms.modal.Modal LLM 类。然后，该类就可以作为链中的一个构建块使用。

from langchain.chains import LLMChain
from langchain_community.llms import Modal
from langchain_core.prompts import PromptTemplate

API 参考：LLMChain | 模型 |PromptTemplate

template = """Question: {question}

Answer: Let's think step by step."""

prompt = PromptTemplate.from_template(template)

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)

大语言模型概念指南
大语言模型操操作指南

相关​

相关