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LangStudio【内测中】

更新时间:

LangStudio是PAI平台上的大模型应用开发平台,集成了丰富的大模型应用开发组件及场景化模板,为广大开发者提供高效开发及调试大模型应用的能力。

使用限制

  • 目前LangStudio支持的地域为华东1(杭州)

  • 当前LangStudio为白名单邀测阶段,如果您有试用需求,请提交工单或联系您的阿里云商务经理。

前提条件

准备工作

授权访问云资源

第一次使用LangStudio时,需要授予LangStudio访问云资源的权限。

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准备DSW实例

LangStudio是一个在线开发LLM应用的平台,需要准备对应的DSW实例用于配置在线开发环境。具体操作,请参见创建及管理DSW实例

其中,关键参数配置如下,其它参数按需配置即可:

  • 实例名称:为保证在LangStudio中被正确识别,DSW实例名称必须包含llm_前缀。

  • 存储配置:单击共享数据集,将您的LLM应用目录作为OSS数据集,挂载到/mnt/workspace/目录下。

  • 选择镜像:建议使用镜像dsw-registry-vpc.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/pai-common/langstudio-beta-release:0.1.0

操作步骤

步骤一:创建应用

创建LLM应用包括从模版创建按类型创建两种方式,本文以从模版创建为例进行说明。

  1. 进入LangStudio页面。

    1. 登录PAI控制台

    2. 选择目标地域为华东1(杭州)

    3. 在左侧导航栏,选择场景化解决方案>LangStudio

    4. 选择目标工作空间后,单击进入LangStudio

  2. LangStudio页面单击新建LLM应用

  3. 从模版新建页签中,单击从模版新建

  4. 配置以下关键参数。

    • 运行环境:选择状态为运行中的DSW实例。创建DSW实例的具体操作,请参见创建及管理DSW实例

    • 存储路径:对象存储OSS的存储路径。

  5. 单击确定

步骤二:编辑应用

在应用列表中选择一个LLM应用,进入编辑界面。LangStudio内置了JupyterLab开发环境,您可在界面中直接编辑应用代码。目前LangStudio只支持使用DSW实例的JupyterLab的方式在线修改知识库构建和应用部署部分的代码。

通常来说,一个应用可进行以下两个操作步骤:

  1. 知识库构建(可选):知识库构建是检索增强生成(Retrieval Augmented Generation, RAG)流程中的核心步骤,通过向量化业务数据的方式,构建自定义的知识库。RAG类应用在和用户交互的过程中,会按需调用知识库中的内容,并以此为依据来做出回应。

  2. LLM应用部署:LLM应用在开发完成后需要部署成为一个在线服务。服务部署成功后,用户可以通过WebUI的方式直接在页面上进行交互,或通过API调用的方式将LLM应用集成进自己的产品中。

如果选择从模版创建应用,则在JupyterLab中已经内置好PAI提供的示例应用代码,您只需要根据自身业务需求修改部分代码,即可完成应用构建。

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步骤三:发布应用

构建知识库

  1. 单击构建

    LangStudio会在PAI平台启动一个任务用于构建自定义的知识库。

  2. 配置以下关键参数:

    • 执行命令:构建任务的实际执行命令。示例代码中为执行Python代码build.py。

    • 最大运行时长:为避免因意外原因产生的任务过量计费,可设置任务的最大运行时长。若任务运行时间超过最大时长,则任务会被强制终止。当该值设置为0时,任务不会被终止。

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  3. 单击确定

部署LLM应用

  1. 单击部署。将LangStudio应用发布成一个PAI平台上的在线服务。

  2. 配置以下关键参数:

    • 执行命令:部署服务的实际执行命令。示例代码中为执行Python代码serve.py。

    • 端口:在线服务可被访问的端口。(8080端口无法使用)

    • 部署为Web服务:如果启用,则服务可以通过WebUI的形式进行访问。

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  3. 单击确定

构建/部署记录

单击应用编辑界面的构建/部署记录,可以在构建记录部署记录页签中查看或管理历史构建与部署的任务。

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