Mixtral：數據流中的生成式稀疏專家混合模型

譯文

作者：李睿 2024-04-18 09:02:11

人工智能

本文探索如何通過Mistral AI公司的開放模型使用新型 GenAI LLM 與數據流管道構建實時 LLM 管道。該模型可以由輕量級無服務器REST API或Transformer庫運行。

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Cloudera公司數據流首席工程師Tim Spann 表示，Mixtral-8x7B大型語言模型(LLM)是一個預先訓練的生成式稀疏專家混合模型。

他表示，這個模型很有趣，也很容易理解。在適當的提示下，它似乎表現很好。而通過用例，他并不確定Mixtral-8x7B是否比Google Gemma、Meta LLAMA2或OLLAMA Mistral更好。

Spann撰寫的文章將展示如何使用Mixtral LLM，只需要幾個步驟就可以針對文本輸入運行Mixtral LLM。

該模型可以由輕量級無服務器REST API或Transformer庫運行。也可以使用GitHub存儲庫，其場景最多可以有32000個令牌。開發人員還可以輸入英語、意大利語、德語、西班牙語和法語的提示。關于如何利用這一模型有很多選項，而本文將展示如何利用Apache NiFi系統構建實時LLM管道。

開發人員需要決定的一個關鍵問題是將使用什么樣的輸入(聊天、代碼生成、問答、文檔分析、摘要等)。一旦決定輸入，需要創建一些提示，并且進行調整。文中將提供一些指導，幫助提高快速構建技能。Spann在其演練教程中介紹一些基本的提示工程。

提示符的構建對于使其正常工作非常關鍵，因此使用Apache NiFi系統構建提示符。

流程概述

步驟1：創建并格式化提示符

在構建應用程序時，以下是將要使用的基本提示模板。

提示模板

{ 
"inputs": 
"<s>[INST]Write a detailed complete response that appropriately 
answers the request.[/INST]
[INST]Use this information to enhance your answer: 
${context:trim():replaceAll('"',''):replaceAll('\n', '')}[/INST] 
User: ${inputs:trim():replaceAll('"',''):replaceAll('\n', '')}</s>" 
}

將在ReplaceText處理器的替換值字段中輸入這個提示符。

步驟2：構建對HuggingFace REST API的調用，根據模型進行分類

在數據流中添加一個InvokeHTTP處理器，將HTTP URL設置為Mixtral API URL。

步驟3：查詢轉換和清理結果

使用QueryRecord處理器來清理和轉換抓取generated_text字段的HuggingFace結果。

步驟4：添加元數據字段

使用UpdateRecord處理器來添加元數據字段、JSON讀取器和寫入器，以及文字值替換值策略(Literal Value Replacement Value Strategy)。而正在添加的字段是添加屬性。

發送到Kafka和Slack的概述。

步驟5：將元數據添加到數據流

使用UpdateAttribute處理器來添加正確的“application/json Content Type”，并將模型類型設置為Mixtral。

步驟6：將清理后的記錄發送到Kafka Topic

將它發送到本地Kafka代理(可能是Docker或其他)和flank-mixtral8x7B主題。如果不存在，NiFi和Kafka會自動創建一個。

步驟7：重新嘗試發送

如果出現問題，將嘗試重新發送三次，然后中止。

將數據推送到Slack的概述。

步驟8：將相同的數據發送到Slack供用戶回復

第一步是拆分為單個記錄，每次發送一個記錄。為此使用SplitRecord處理器。

和以前一樣，重用JSON樹讀取器和JSON記錄集編寫器。像往常一樣，選擇“1”作為“每次拆分的記錄”。

步驟9：使生成的文本可用于消息傳遞

使用EvaluateJsonPath從Mixtral (on HuggingFace)提取生成的文本。

步驟10：將回復發送到Slack

使用PublishSlack處理器，這是Apache NiFi 2.0的新功能。這需要設定頻道名稱或頻道ID。選擇使用“Message Text”屬性的發布策略。對于消息文本，使用下面的Slack Response模板。

對于用戶的最終回復需要一個 Slack 響應模板，該模板的格式應符合需要的溝通方式。以下是一個具有基本功能的示例。

Slack響應模板
===============================================================================================================
HuggingFace ${modelinformation} Results on ${date}:
Question: ${inputs}
Answer:
${generated_text}
=========================================== Data for nerds ====
HF URL: ${invokehttp.request.url}
TXID: ${invokehttp.tx.id}
== Slack Message Meta Data ==
ID: ${messageid} Name: ${messagerealname} [${messageusername}]
Time Zone: ${messageusertz}
== HF ${modelinformation}  Meta Data ==
Compute Characters/Time/Type: ${x-compute-characters} / ${x-compute-time}/${x-compute-type}
Generated/Prompt Tokens/Time per Token: ${x-generated-tokens} / ${x-prompt-tokens} : ${x-time-per-token}
Inference Time: ${x-inference-time}  // Queue Time: ${x-queue-time}
Request ID/SHA: ${x-request-id} / ${x-sha}
Validation/Total Time: ${x-validation-time} / ${x-total-time}
===============================================================================================================

運行這一程序時，它將看起來像Slack中的下圖。

現在已經向 Hugging Face 發送了提示，讓它針對 Mixtral 運行，將結果發送到 Kafka，并通過 Slack 回復用戶。

現在已經用零代碼完成了完整的Mixtral應用程序。