Databricks
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使用Mosaic AI模型服务对微调的Llama模型进行批量推理
内容提要
构建可扩展的生成式AI解决方案需要可靠的LLM可用性。Databricks提供高性能基础模型的Provisioned Throughput端点，支持Llama 3.1和3.2变体。用户可通过简单步骤创建端点，进行批量推理，并使用MLflow评估生成的新闻摘要质量，以确保内容高质量。
关键要点
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构建可扩展的生成式AI解决方案需要可靠的LLM可用性。
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Databricks提供高性能基础模型的Provisioned Throughput端点，支持Llama 3.1和3.2变体。
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用户可以通过简单步骤创建端点，进行批量推理。
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使用MLflow评估生成的新闻摘要质量，以确保内容高质量。
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创建Provisioned Throughput端点需要将模型注册到MLflow。
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使用Databricks Volumes可以自动扩展存储空间。
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ai_query功能简化了批量推理的复杂性，支持并行推理。
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MLflow.evaluate()功能简化了LLM性能评估，支持自定义评估指标。
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评估结果可以记录在实验运行中，并写入Unity Catalog以便后续查询。
延伸解读
可扩展性与可靠性的重要性
在构建生成式AI解决方案时，可靠的LLM可用性至关重要。Databricks的Provisioned Throughput端点能够提供高性能的基础模型，确保在高负载情况下仍能保持一致的延迟和可预测的定价。这对于需要处理大量数据的应用场景尤为重要，尤其是在新闻摘要生成等实时需求中。
MLflow在质量评估中的应用
使用MLflow进行生成内容的质量评估，可以有效过滤低质量的摘要，确保发布内容的高标准。通过定义自定义评估指标，用户能够根据特定需求调整评估标准，从而提高生成内容的相关性和准确性。这种灵活性使得内容审核过程更加高效。
ai_query功能的优势
Databricks的ai_query功能简化了批量推理的复杂性，使用户能够专注于结果而非底层实现。它支持并行推理，能够自动分配计算资源，提升处理效率。这对于需要快速生成大量内容的应用场景，如新闻网站，具有显著的实用价值。
延伸问答
如何在Databricks上创建Provisioned Throughput端点？
在Databricks上创建Provisioned Throughput端点需要先将模型注册到MLflow，然后通过UI或REST API创建端点，选择模型并设置所需的吞吐量。
Mosaic AI模型服务如何支持批量推理？
Mosaic AI模型服务通过ai_query功能简化了批量推理的复杂性，支持并行推理，用户只需构建SQL查询即可进行批量推理。
如何使用MLflow评估生成的新闻摘要质量？
使用MLflow的mlflow.evaluate()功能，可以定义自定义指标来评估生成的新闻摘要质量，并过滤出低质量的摘要进行人工审核。
Databricks Volumes在模型注册中有什么作用？
Databricks Volumes可以自动扩展存储空间，适合存储大型模型如Nemotron-70B，确保在下载和注册模型时不会出现空间不足的问题。
ai_query功能的优势是什么？
ai_query功能能够处理单个或批量推理，简化了复杂性，支持高效的并行推理，用户无需编写复杂的用户定义函数。
如何确保生成的内容质量高？
通过使用MLflow评估生成的新闻摘要质量，并定义自定义评估指标，可以确保只有高质量的内容被发布。
