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Mistral-Large-Instruct-2407 的部署方法

為了在您的項目中使用 Mistral-Large-Instruct-2407，首先需要進行模型的部署。根據筆者的實測，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，您可以通過標準的 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 進行調用。以下是使用 LangChain 進行 API 調用的示例代碼：

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，您可以輕松地發送請求并獲取模型的響應，充分利用 Mistral-Large-Instruct-2407 的強大功能。

測試與驗證

在實際應用中，測試是確保模型準確性的重要步驟。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，而 9.9 的小數部分是 0.9。

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

盡管結論正確，但推理過程中的一些細節需要進一步優化，例如“因為 9.11 比 9.9 多了 0.01”這一點顯然不正確。

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，但實際測試發現，模型的最大 token 支持僅為 32k。當請求超過 32k 時，會出現以下報錯：

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}

這一問題在社區中引發了廣泛討論，但官方尚未給出明確的解決方案。