使用 AzureMLChatOnlineEndpoint 部署和调用实时聊天模型

老铁们，今天我们来聊聊如何使用 Azure Machine Learning 的 Online Endpoint 实现实时聊天模型的部署和调用。Azure Machine Learning 是一个强大的平台，可以帮助我们构建、训练和部署机器学习模型。而其中的 Online Endpoints 则是我们进行实时推理的利器。

技术背景介绍

在 Azure Machine Learning 中，Online Endpoints 允许我们将模型部署为实时服务。它的设计理念基于 Endpoints 和 Deployments，能够将生产工作负载的接口与具体实现解耦。简单来说，就是让我们的模型服务可以更灵活地应对生产环境的变化。

原理深度解析

要使用 AzureML Chat Online Endpoint，我们需要先在 Azure ML 或 Azure AI Studio 上部署模型，并获取以下参数：

endpoint_url: 由端点提供的 REST 端点 URL。
endpoint_api_type: 指定为 dedicated（专用端点）或 serverless（无服务器）模式。
endpoint_api_key: 由端点提供的 API 密钥。

此外，content_formatter 参数是处理 AzureML 端点请求和响应格式的工具。由于不同模型的处理方式不同，我们可以创建自定义的格式化类。

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

chat = AzureMLChatOnlineEndpoint(
    endpoint_url="https://<your-endpoint>.<your_region>.inference.ml.azure.com/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)

实战代码演示

针对不同的使用需求，我们可以选择专用或者无服务器的端点。例如，下面的代码展示了如何在无服务器模式下调用聊天模型：

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

优化建议分享

在使用这些在线端点时，合理设置模型参数如 temperature 和 max_tokens 可以帮助提升模型的性能和响应速度。同时，建议老铁们使用一些稳定的 API 服务以提高系统的稳定性和可靠性。

补充说明和总结

说白了，这个 AzureMLChatOnlineEndpoint 的操作原理就是通过灵活配置端点和 API 参数，实现了与模型的实时交互。而自定义内容格式化器则为不同模型的请求处理提供了可能。

我个人一直在用云悟智能提供的一站式大模型解决方案，体验不错，推荐给大家。

今天的技术分享就到这里，希望对大家有帮助。开发过程中遇到问题也可以在评论区交流~

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