模态框

Modal 云平台提供便捷的按需访问，可从本地计算机上的 Python 脚本使用无服务器云计算。使用 modal 运行您自己的自定义大语言模型（LLM），而不必依赖 LLM API。

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

使用 LangChain 进行问答 是另一个关于如何将 LangChain 与 Modal 结合使用的示例。在该示例中，Modal 端到端地运行 LangChain 应用程序，并使用 OpenAI 作为其大语言模型（LLM）API。

%pip install --upgrade --quiet  modal

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!modal token new

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https://modal.com/token-flow/tf-Dzm3Y01234mqmm1234Vcu3

该 langchain.llms.modal.Modal 集成类要求您部署一个带有符合以下 JSON 接口的 Web 端点的 Modal 应用程序：

LLM 提示在键 "prompt" 下作为 str 值被接受
LLM 返回的响应在键 "prompt" 下的值为 str

示例请求 JSON：

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

示例响应 JSON：

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

一个实现此接口的示例“虚拟”Modal Web 端点函数将是

...
...

class Request(BaseModel):
    prompt: str

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

请参阅 Modal 的 Web 端点指南，了解如何设置满足此接口的基本端点。
请参阅 Modal 的 '使用 AutoGPTQ 运行 Falcon-40B' 开源大语言模型示例，作为您自定义大语言模型的起点！

一旦部署了 Modal Web 端点，您就可以将其 URL 传递给 langchain.llms.modal.Modal LLM 类。该类随后可以在您的链中充当构建模块。

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

API 参考:LLMChain |模态 | 提示模板

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
LLM 操操作指南

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