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Mistral-Large-Instruct-2407 的部署方法

為了在您的項(xiàng)目中使用 Mistral-Large-Instruct-2407，首先需要進(jìn)行模型的部署。根據(jù)筆者的實(shí)測，部署該模型需要至少 4 張 A800 顯卡。以下是具體的部署步驟：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server 
    --model /data/models/Mistral-Large-Instruct-2407/ 
    --served-model-name aaa 
    --trust-remote-code 
    --tensor-parallel-size 4 
    --port 8000

部署成功后，您可以通過標(biāo)準(zhǔn)的 OpenAI 接口訪問方式來使用該模型，這使得集成變得更加便捷。

API 接口的使用

一旦成功部署 Mistral-Large-Instruct-2407，您可以通過 API 進(jìn)行調(diào)用。以下是使用 LangChain 進(jìn)行 API 調(diào)用的示例代碼：

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)

通過上述代碼，您可以輕松地發(fā)送請求并獲取模型的響應(yīng)，充分利用 Mistral-Large-Instruct-2407 的強(qiáng)大功能。

測試與驗(yàn)證

在實(shí)際應(yīng)用中，測試是確保模型準(zhǔn)確性的重要步驟。使用之前 GPT-4 翻車的問題“9.11 和 9.9 哪個大？為什么？”來測試 Mistral-Large-Instruct-2407，模型給出了如下的回答：

9.11 比 9.9 大。
原因如下：
1. 首先比較整數(shù)部分：9.11 和 9.9 的整數(shù)部分都是 9，所以它們相等。
2. 接下來比較小數(shù)部分：9.11 的小數(shù)部分是 0.11，而 9.9 的小數(shù)部分是 0.9。

雖然 0.11 比 0.9 小，但從整體數(shù)值來看，9.11 比 9.9 大。

盡管結(jié)論正確，但推理過程中的一些細(xì)節(jié)需要進(jìn)一步優(yōu)化，例如“因?yàn)?9.11 比 9.9 多了 0.01”這一點(diǎn)顯然不正確。

部署過程中的常見問題

最大 token 支持

目前，官方聲稱 Mistral-Large-Instruct-2407 支持最大 128k 的 token，但實(shí)際測試發(fā)現(xiàn)，模型的最大 token 支持僅為 32k。當(dāng)請求超過 32k 時，會出現(xiàn)以下報錯：

BadRequestError: Error code: 400 - {'object': 'error', 'message': "This model's maximum context length is 32768 tokens. However, you requested 74761 tokens in the messages, Please reduce the length of the messages.", 'type': 'BadRequestError', 'param': None, 'code': 400}

這一問題在社區(qū)中引發(fā)了廣泛討論，但官方尚未給出明確的解決方案。

函數(shù)調(diào)用的限制

盡管 Mistral-Large-Instruct-2407 在官方測評中展現(xiàn)了強(qiáng)大的函數(shù)調(diào)用能力，但目前 vllm 并不支持該功能。筆者已向 vllm 官方提交了需求，希望未來版本能夠支持此特性。

總結(jié)

Mistral-Large-Instruct-2407 憑借其卓越的通用能力和出色的數(shù)學(xué)推理能力，在 AI 模型領(lǐng)域占據(jù)了一席之地。盡管在實(shí)際應(yīng)用中仍然存在一些小問題，如最大 token 支持和函數(shù)調(diào)用的限制，但這些問題并不影響其作為高效 AI 工具的整體表現(xiàn)。

Mistral-Large-Instruct-2407