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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(biāo)準(zhǔn)OpenAI接口進(jìn)行訪問(wèn)。

使用示例

以下Python代碼展示了如何通過(guò)LangChain庫(kù)與模型進(jìn)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(cè)試與優(yōu)化

測(cè)試用例

為了驗(yàn)證模型的推理能力，可以使用之前被認(rèn)為是挑戰(zhàn)性的問(wèn)題進(jìn)行測(cè)試。例如，問(wèn)題“9.11和9.9哪個(gè)大？”是一個(gè)經(jīng)典的測(cè)試問(wèn)題。Mistral-Large-Instruct-2407能夠正確回答，但其推理過(guò)程尚需優(yōu)化。

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(lái)比較小數(shù)部分：

   - 9.11 的小數(shù)部分是 0.11。

   - 9.9 的小數(shù)部分是 0.9。



0.11 比 0.9 小，但我們需要比較整體數(shù)值，而不是單獨(dú)的小數(shù)部分。

小結(jié)

盡管模型的回答是正確的，但其推理過(guò)程中存在邏輯錯(cuò)誤，如“因?yàn)?9.11 比 9.9 多了 0.01”這一點(diǎn)仍需改進(jìn)。

部署中的常見(jiàn)問(wèn)題

最大Token限制

Mistral-Large-Instruct-2407官方宣稱支持最大128k token，但當(dāng)前配置文件顯示最大支持32k token。這一限制在實(shí)際應(yīng)用中會(huì)導(dǎo)致超出限制的請(qǐng)求報(bào)錯(cuò)：

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

函數(shù)調(diào)用支持

目前，vllm框架尚未支持Mistral-Large-Instruct-2407的函數(shù)調(diào)用，這在某些應(yīng)用場(chǎng)景中會(huì)限制其功能。

Mistral-Large-Instruct-2407 的優(yōu)勢(shì)與未來(lái)展望

模型優(yōu)勢(shì)

Mistral-Large-Instruct-2407在通用能力上表現(xiàn)出色，尤其是在多語(yǔ)言支持和編程能力上，已經(jīng)接近了GPT4的水平。其在MMLU上的準(zhǔn)確度達(dá)到了84.0%，這在業(yè)內(nèi)是一個(gè)顯著的成績(jī)。

未來(lái)改進(jìn)方向

未來(lái)版本可以在以下幾個(gè)方向進(jìn)行改進(jìn)：

增強(qiáng)token限制以支持更大規(guī)模的上下文。
優(yōu)化推理過(guò)程的邏輯準(zhǔn)確性。
擴(kuò)展函數(shù)調(diào)用的支持以增強(qiáng)實(shí)用性。

FAQ

問(wèn)：Mistral-Large-Instruct-2407支持哪些編程語(yǔ)言？
- 答：該模型支持包括Python、Java、C、C++、JavaScript和Bash在內(nèi)的80多種編程語(yǔ)言。
問(wèn)：如何優(yōu)化模型的推理速度？
- 答：可以通過(guò)增加GPU數(shù)量或使用更高效的并行處理技術(shù)來(lái)優(yōu)化模型的推理速度。
問(wèn)：模型支持的最大token數(shù)量是多少？
- 答：當(dāng)前模型支持最大32k token，但未來(lái)版本有望提升至128k。
問(wèn)：如何處理超出token限制的錯(cuò)誤？
- 答：可以通過(guò)減少請(qǐng)求的上下文長(zhǎng)度來(lái)避免超出限制的錯(cuò)誤。
問(wèn)：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(lǐng)域如代碼和數(shù)學(xué)能力上超越了GPT4，但在整體通用能力上仍略遜一籌。