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--model /data/models/Mistral-Large-Instruct-2407/
--served-model-name aaa
--trust-remote-code
--tensor-parallel-size 4
--port 8000

部署完成后，可以使用標準OpenAI接口進行訪問。

使用示例

以下Python代碼展示了如何通過LangChain庫與模型進行交互：

from langchain.chat_models import ChatOpenAI

from langchain.schema import HumanMessage



llm = ChatOpenAI(

    streaming=True,

    verbose=True,

    openai_api_key='none',

    openai_api_base='http://10.11.12.13:8000/v1', 

    model_name='aaa'

)

output = llm([HumanMessage(content='你好')])

print(output.content)

Mistral-Large-Instruct-2407 的測試與優化

測試用例

為了驗證模型的推理能力，可以使用之前被認為是挑戰性的問題進行測試。例如，問題“9.11和9.9哪個大？”是一個經典的測試問題。Mistral-Large-Instruct-2407能夠正確回答，但其推理過程尚需優化。

9.11 比 9.9 大。



原因如下：



1. 首先比較整數部分：9.11 和 9.9 的整數部分都是 9，所以它們相等。

2. 接下來比較小數部分：

   - 9.11 的小數部分是 0.11。

   - 9.9 的小數部分是 0.9。



0.11 比 0.9 小，但我們需要比較整體數值，而不是單獨的小數部分。

小結

盡管模型的回答是正確的，但其推理過程中存在邏輯錯誤，如“因為 9.11 比 9.9 多了 0.01”這一點仍需改進。

部署中的常見問題

最大Token限制

Mistral-Large-Instruct-2407官方宣稱支持最大128k token，但當前配置文件顯示最大支持32k token。這一限制在實際應用中會導致超出限制的請求報錯：

BadRequestError: Error code: 400 - {'object': 'error', 'message': "This model's maximum context length is 32768 tokens..."}

函數調用支持

目前，vllm框架尚未支持Mistral-Large-Instruct-2407的函數調用，這在某些應用場景中會限制其功能。

Mistral-Large-Instruct-2407 的優勢與未來展望

模型優勢

Mistral-Large-Instruct-2407在通用能力上表現出色，尤其是在多語言支持和編程能力上，已經接近了GPT4的水平。其在MMLU上的準確度達到了84.0%，這在業內是一個顯著的成績。

未來改進方向

未來版本可以在以下幾個方向進行改進：

增強token限制以支持更大規模的上下文。
優化推理過程的邏輯準確性。
擴展函數調用的支持以增強實用性。

FAQ

問：Mistral-Large-Instruct-2407支持哪些編程語言？
- 答：該模型支持包括Python、Java、C、C++、JavaScript和Bash在內的80多種編程語言。
問：如何優化模型的推理速度？
- 答：可以通過增加GPU數量或使用更高效的并行處理技術來優化模型的推理速度。
問：模型支持的最大token數量是多少？
- 答：當前模型支持最大32k token，但未來版本有望提升至128k。
問：如何處理超出token限制的錯誤？
- 答：可以通過減少請求的上下文長度來避免超出限制的錯誤。
問：模型的通用能力如何與GPT4比較？
- 答：雖然Mistral-Large-Instruct-2407在某些特定領域如代碼和數學能力上超越了GPT4，但在整體通用能力上仍略遜一籌。