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Use modelos de fundação

Neste artigo, o senhor aprenderá a escrever solicitações de consulta para modelos de fundação e enviá-las para o seu modelo de serviço endpoint. O senhor pode consultar modelos de fundação hospedados pela Databricks e modelos de fundação hospedados fora da Databricks.

Para solicitações de consulta de modelos tradicionais ML ou Python, consulte Ponto de extremidade de serviço de consulta para modelos personalizados.

O Mosaic AI Model Serving é compatível com APIs de modelos de fundação e modelos externos para acessar modelos de fundação. A servindo modelo usa um site unificado compatível com OpenAI API e SDK para consultá-los. Isso possibilita experimentar e personalizar modelos básicos para produção em nuvens e fornecedores compatíveis.

Mosaic AI Model Serving fornece as seguintes opções para o envio de solicitações de pontuação ao endpoint que atende a modelos da fundação ou modelos externos:

Método

Detalhes

Cliente OpenAI

Consultar um modelo hospedado por um Mosaic AI Model Serving endpoint usando o cliente OpenAI. Especifique o nome do modelo de serviço endpoint como a entrada model. Suportado para modelos de bate-papo, incorporações e conclusões disponibilizados pelas APIs do Foundation Model ou por modelos externos.

Função SQL

Invoque a inferência do modelo diretamente do SQL usando a função ai_query SQL. Veja o exemplo: consulte um modelo de base.

UI de serviço

Selecione Query endpoint (Ponto de extremidade de consulta ) na página Serving endpoint (Ponto de extremidade de atendimento ). Insira os dados de entrada do modelo no formato JSON e clique em Send Request (Enviar solicitação ). Se o modelo tiver um registro de exemplo de entrada, use Show Example para carregá-lo.

API REST

Chamar e consultar o modelo usando a API REST. Consulte POST /serving-endpoint/{name}/invocations para obter detalhes. Para solicitações de pontuação para o endpoint que atende a vários modelos, consulte Consultar modelos individuais em endpoint.

SDK de implantações do MLflow

Use a função predict() do MLflow Deployments SDK para consultar o modelo.

SDK Python da Databricks

O Databricks Python SDK é uma camada sobre a API REST. Ele lida com detalhes de baixo nível, como autenticação, facilitando a interação com os modelos.

Requisitos​

important

Como prática recomendada de segurança para cenários de produção, a Databricks recomenda que o senhor use tokens OAuth máquina a máquina para autenticação durante a produção.

Para testes e desenvolvimento, o site Databricks recomenda o uso de tokens de acesso pessoal pertencentes à entidade de serviço em vez de usuários do site workspace. Para criar tokens o site para uma entidade de serviço, consulte gerenciar tokens para uma entidade de serviço.

Instalar o pacote​

Depois de selecionar um método de consulta, o senhor deve primeiro instalar o pacote apropriado para o seu clustering.

To use the OpenAI client, the databricks-sdk[openai] package needs to be installed on your cluster. Databricks SDK provides a wrapper for constructing the OpenAI client with authorization automatically configured to query generative AI models. Run the following in your notebook or your local terminal:

!pip install databricks-sdk[openai]>=0.35.0

The following is only required when installing the package on a Databricks Notebook

Python
dbutils.library.restartPython()

Consulta de modelo de preenchimento de texto​

important

Querying text completion models made available using Foundation Model APIs pay-per-token using the OpenAI client is not supported. Only querying external models using the OpenAI client is supported as demonstrated in this section.

To use the OpenAI client, specify the model serving endpoint name as the model input. The following example queries the claude-2 completions model hosted by Anthropic using the OpenAI client. To use the OpenAI client, populate the model field with the name of the model serving endpoint that hosts the model you want to query.

This example uses a previously created endpoint, anthropic-completions-endpoint, configured for accessing external models from the Anthropic model provider. See how to create external model endpoints.

See Supported models for additional models you can query and their providers.

Python

from databricks.sdk import WorkspaceClient

w = WorkspaceClient()
openai_client = w.serving_endpoints.get_open_ai_client()

completion = openai_client.completions.create(
model="anthropic-completions-endpoint",
prompt="what is databricks",
temperature=1.0
)
print(completion)

A seguir está o formato de solicitação esperado para um modelo de conclusão. Para modelos externos, o senhor pode incluir parâmetros adicionais que são válidos para um determinado provedor e configuração de endpoint. Consulte Parâmetros de consulta adicionais.

Bash
{
  "prompt": "What is mlflow?",
  "max_tokens": 100,
  "temperature": 0.1,
  "stop": [
    "Human:"
  ],
  "n": 1,
  "stream": false,
  "extra_params":
  {
    "top_p": 0.9
  }
}

Veja a seguir o formato de resposta esperado:

JSON
{
  "id": "cmpl-8FwDGc22M13XMnRuessZ15dG622BH",
  "object": "text_completion",
  "created": 1698809382,
  "model": "gpt-3.5-turbo-instruct",
  "choices": [
    {
      "text": "MLflow is an open-source platform for managing the end-to-end machine learning lifecycle. It provides tools for tracking experiments, managing and deploying models, and collaborating on projects. MLflow also supports various machine learning frameworks and languages, making it easier to work with different tools and environments. It is designed to help data scientists and machine learning engineers streamline their workflows and improve the reproducibility and scalability of their models.",
      "index": 0,
      "logprobs": null,
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 5,
    "completion_tokens": 83,
    "total_tokens": 88
  }
}

Consulta do modelo de conclusão de bate-papo​

Veja a seguir exemplos de como consultar um modelo de bate-papo. O exemplo se aplica à consulta de um modelo de bate-papo disponibilizado usando qualquer um dos recursos de modelo de serviço: Foundation Model APIs ou External models.

Para obter um exemplo de inferência de lotes, consulte Realizar inferência de lotes LLM usando AI Functions.

The following is a chat request for the Meta Llama 3.3 70B Instruct model made available by the Foundation Model APIs pay-per-token endpoint, databricks-meta-llama-3-3-70b-instruct in your workspace.

To use the OpenAI client, specify the model serving endpoint name as the model input.

Python

from databricks.sdk import WorkspaceClient

w = WorkspaceClient()
openai_client = w.serving_endpoints.get_open_ai_client()

response = openai_client.chat.completions.create(
    model="databricks-meta-llama-3-3-70b-instruct",
    messages=[
      {
        "role": "system",
        "content": "You are a helpful assistant."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "What is a mixture of experts model?",
      }
    ],
    max_tokens=256
)

To query foundation models outside of your workspace, you must use the OpenAI client directly. You also need your Databricks workspace instance to connect the OpenAI client to Databricks. The following example assumes you have a Databricks API token and openai installed on your compute.

Python

import os
import openai
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="dapi-your-databricks-token",
    base_url="https://example.staging.cloud.databricks.com/serving-endpoints"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="databricks-meta-llama-3-3-70b-instruct",
    messages=[
      {
        "role": "system",
        "content": "You are a helpful assistant."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "What is a mixture of experts model?",
      }
    ],
    max_tokens=256
)

Como exemplo, o formato de solicitação esperado para um modelo de chat ao usar a API REST é o seguinte. Para modelos externos, o senhor pode incluir parâmetros adicionais que são válidos para um determinado provedor e configuração de endpoint. Consulte Parâmetros de consulta adicionais.

Bash
{
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "What is a mixture of experts model?"
    }
  ],
  "max_tokens": 100,
  "temperature": 0.1
}

O formato de resposta esperado para uma solicitação feita usando a API REST é o seguinte:

JSON
{
  "model": "databricks-meta-llama-3-3-70b-instruct",
  "choices": [
    {
      "message": {},
      "index": 0,
      "finish_reason": null
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 7,
    "completion_tokens": 74,
    "total_tokens": 81
  },
  "object": "chat.completion",
  "id": null,
  "created": 1698824353
}

Modelos de raciocínio​

O Mosaic AI Model Serving oferece uma API unificada para interagir com modelos de raciocínio. O raciocínio fornece aos modelos básicos recursos aprimorados para lidar com tarefas complexas. Alguns modelos também oferecem transparência ao revelar seu processo de pensamento passo a passo antes de fornecer uma resposta final.

Existem dois tipos de modelos: somente de raciocínio e híbridos. Modelos somente de raciocínio, como a série OpenAI o, sempre usam raciocínio interno em suas respostas. Modelos híbridos, como databricks-claude-3-7-sonnet, suportam respostas rápidas e instantâneas e raciocínio mais profundo quando necessário.

Para permitir o raciocínio em modelos híbridos, inclua o parâmetro thinking e defina um valor budget_tokens que controle quantos tokens o modelo pode usar para o pensamento interno. Orçamentos mais altos podem melhorar a qualidade de tarefas complexas, embora o uso acima de 32K possa variar. budget_tokens deve ser menor que max_tokens.

Todos os modelos de raciocínio são acessados por meio das conclusões do chat endpoint.

Python
from openai import OpenAI
import base64
import httpx

client = OpenAI(
  api_key=os.environ.get('YOUR_DATABRICKS_TOKEN'),
  base_url=os.environ.get('YOUR_DATABRICKS_BASE_URL')
  )

response = client.chat.completions.create(
    model="databricks-claude-3-7-sonnet",
    messages=[{"role": "user", "content": "Why is the sky blue?"}],
    max_tokens=20480,
    extra_body={
        "thinking": {
            "type": "enabled",
            "budget_tokens": 10240
        }
    }
)

msg = response.choices[0].message
reasoning = msg.content[0]["summary"][0]["text"]
answer = msg.content[1]["text"]

print("Reasoning:", reasoning)
print("Answer:", answer)

A resposta da API inclui blocos de conteúdo de pensamento e de texto:

Python
ChatCompletionMessage(
    role="assistant",
    content=[
        {
            "type": "reasoning",
            "summary": [
                {
                    "type": "summary_text",
                    "text": ("The question is asking about the scientific explanation for why the sky appears blue... "),
                    "signature": ("EqoBCkgIARABGAIiQAhCWRmlaLuPiHaF357JzGmloqLqkeBm3cHG9NFTxKMyC/9bBdBInUsE3IZk6RxWge...")
                }
            ]
        },
        {
            "type": "text",
            "text": (
                "# Why the Sky Is Blue\n\n"
                "The sky appears blue because of a phenomenon called Rayleigh scattering. Here's how it works..."
            )
        }
    ],
    refusal=None,
    annotations=None,
    audio=None,
    function_call=None,
    tool_calls=None
)

Gerenciar o raciocínio em vários turnos​

Esta seção é específica para o databricks-claude-3-7-sonnet model.

Em conversas com vários turnos, apenas os blocos de raciocínio associados ao último turno do assistente ou sessão de uso de ferramentas são visíveis para o modelo e contados como tokens de entrada.

Se não quiser passar tokens de raciocínio de volta para o modelo (por exemplo, não precisa que ele raciocine sobre as etapas anteriores), é possível omitir totalmente o bloco de raciocínio. Por exemplo:

Python
response = client.chat.completions.create(
    model="databricks-claude-3-7-sonnet",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Why is the sky blue?"},
        {"role": "assistant", "content": text_content},
        {"role": "user", "content": "Can you explain in a way that a 5-year-old child can understand?"}
    ],
    max_tokens=20480,
    extra_body={
        "thinking": {
            "type": "enabled",
            "budget_tokens": 10240
        }
    }
)

answer = response.choices[0].message.content[1]["text"]
print("Answer:", answer)

No entanto, se você precisar que o modelo raciocine sobre seu processo de raciocínio anterior - por exemplo, se estiver criando experiências que revelem seu raciocínio intermediário - você deve incluir a mensagem completa e não modificada do assistente, incluindo o bloco de raciocínio do turno anterior. Veja como continuar um tópico com a mensagem completa do assistente:

Python
assistant_message = response.choices[0].message

response = client.chat.completions.create(
    model="databricks-claude-3-7-sonnet",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Why is the sky blue?"},
        {"role": "assistant", "content": text_content},
        {"role": "user", "content": "Can you explain in a way that a 5-year-old child can understand?"},
        assistant_message,
        {"role": "user", "content": "Can you simplify the previous answer?"}
    ],
    max_tokens=20480,
    extra_body={
        "thinking": {
            "type": "enabled",
            "budget_tokens": 10240
        }
    }
)

answer = response.choices[0].message.content[1]["text"]
print("Answer:", answer)

Como funciona um modelo de raciocínio?​

Os modelos de raciocínio introduzem tokens de raciocínio especiais, além dos tokens de entrada e saída padrão. Esses tokens permitem que o modelo "reflita" sobre o prompt, analisando-o e considerando diferentes maneiras de responder. Após esse processo de raciocínio interno, o modelo gera sua resposta final como tokens de saída visíveis. Alguns modelos, como o databricks-claude-3-7-sonnet, exibem esses tokens de raciocínio para os usuários, enquanto outros, como a série OpenAI o, os descartam e não os expõem na saída final.

Modelos compatíveis​

API do modelo Foundation (hospedado pela Databricks)​

  • databricks-claude-3-7-sonnet

Modelos externos​

  • Modelos OpenAI com recursos de raciocínio
  • Modelos do Anthropic Claude com recursos de raciocínio
  • Modelos do Google Gemini com recursos de raciocínio

Modelos de visão​

O Mosaic AI Model Serving oferece uma API unificada para entender e analisar imagens usando uma variedade de modelos de base, desbloqueando recursos multimodais avançados. Essa funcionalidade está disponível por meio de modelos selecionados hospedados no site Databrickscomo parte do Foundation Model APIs e do endpoint de atendimento que atende a modelos externos.

Exemplos de código​

Python

from openai import OpenAI
import base64
import httpx

client = OpenAI(
  api_key=os.environ.get('YOUR_DATABRICKS_TOKEN'),
  base_url=os.environ.get('YOUR_DATABRICKS_BASE_URL')
  )

# encode image
image_url = "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/a/a7/Camponotus_flavomarginatus_ant.jpg"
image_data = base64.standard_b64encode(httpx.get(image_url).content).decode("utf-8")

# OpenAI request
completion = client.chat.completions.create(
    model="databricks-claude-3-7-sonnet",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "what's in this image?"},
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{image_data}"},
                },
            ],
        }
    ],
)

print(completion.choices[0].message.content)

O Chat Completions API suporta várias entradas de imagens, permitindo que o modelo analise cada imagem e sintetize as informações de todas as entradas para gerar uma resposta ao prompt.

Python

from openai import OpenAI
import base64
import httpx

client = OpenAI(
api_key=os.environ.get('YOUR_DATABRICKS_TOKEN'),
base_url=os.environ.get('YOUR_DATABRICKS_BASE_URL')
)

# Encode multiple images

image1_url = "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/dd/Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg/2560px-Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg"
image1_data = base64.standard_b64encode(httpx.get(image1_url).content).decode("utf-8")

image2_url = "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/dd/Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg/2560px-Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg"
image2_data = base64.standard_b64encode(httpx.get(image1_url).content).decode("utf-8")

# OpenAI request

completion = client.chat.completions.create(
model="databricks-claude-3-7-sonnet",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "text", "text": "What are in these images? Is there any difference between them?"},
{
"type": "image_url",
"image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{image1_data}"},
},
{
"type": "image_url",
"image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{image2_data}"},
},
],
}
],
)

print(completion.choices[0].message.content)

Modelos compatíveis​

API do modelo Foundation (hospedado pela Databricks)​

  • databricks-claude-3-7-sonnet

Modelos externos​

  • Modelos OpenAI das séries GPT e o com recursos de visão
  • Modelos do Anthropic Claude com recursos de visão
  • Modelos do Google Gemini com recursos de visão
  • Também há suporte para outros modelos de base externa com recursos de visão compatíveis com a API da OpenAI.

Requisitos de entrada de imagem​

Esta seção se aplica somente às APIs do Foundation Model. Para modelos externos, consulte a documentação do fornecedor.

Várias imagens por solicitação​

  • Até 20 imagens para o Claude.AI
  • Até 100 imagens para solicitações de API
  • Todas as imagens fornecidas são processadas em uma solicitação, o que é útil para compará-las ou contrastá-las.

Limitações de tamanho​

  • Imagens maiores que 8000x8000 px serão rejeitadas.
  • Se mais de 20 imagens forem enviadas em uma solicitação de API, o tamanho máximo permitido por imagem será de 2000 x 2000 px .

Recomendações de redimensionamento de imagens​

  • Para otimizar o desempenho, redimensione as imagens antes de fazer o upload, caso sejam muito grandes.
  • Se a borda longa de uma imagem exceder 1568 pixels ou seu tamanho exceder ~1.600 tokens , ela será automaticamente reduzida, preservando a proporção.
  • Imagens muito pequenas (menos de 200 pixels em qualquer borda ) podem prejudicar o desempenho .
  • Para reduzir a latência , mantenha as imagens dentro de 1,15 megapixels e no máximo 1568 pixels em ambas as dimensões.

Considerações sobre a qualidade da imagem​

  • Formatos suportados: JPEG, PNG, GIF, WebP.
  • Claridade: evite imagens borradas ou pixeladas.
  • Texto em imagens:
    • Certifique-se de que o texto esteja legível e não seja muito pequeno.
    • Evite recortar key o contexto visual apenas para ampliar o texto.

Cálculo de custos​

Esta seção se aplica somente às APIs do Foundation Model. Para modelos externos, consulte a documentação do fornecedor.

Cada imagem em uma solicitação para o modelo de fundação aumenta o uso de tokens.

Contagens e estimativas de tokens

Se não for necessário redimensionar, estime os tokens com:
tokens = (largura px × altura px) / 750

Contagens aproximadas de tokens para diferentes tamanhos de imagem:

Tamanho da imagem

tokens

200 × 200 px (0,04 MP)

~54

1000 × 1000 px (1 MP)

~1334

1092 × 1092 px (1,19 MP)

~1590

Limitações da compreensão da imagem​

Esta seção se aplica somente às APIs do Foundation Model. Para modelos externos, consulte a documentação do fornecedor.

Há limitações para a compreensão avançada da imagem do modelo Claude no Databricks:

  • Identificação de pessoas : não é possível identificar ou nomear pessoas nas imagens.
  • Precisão : pode interpretar mal imagens de baixa qualidade, giradas ou muito pequenas (\ < 200 px).
  • Raciocínio espacial : O senhor tem dificuldades com a disposição precisa, como ler relógios analógicos ou posições de xadrez.
  • Contagem : fornece contagens aproximadas, mas pode ser imprecisa para muitos objetos pequenos.
  • AI-imagens geradas : Não é possível detectar de forma confiável imagens sintéticas ou falsas.
  • Conteúdo impróprio : bloqueia imagens explícitas ou que violam políticas.
  • Saúde : Não é adequado para exames médicos complexos (por exemplo, tomografias computadorizadas e ressonâncias magnéticas). Não é uma ferramenta de diagnóstico.

Analise todas as saídas cuidadosamente, especialmente para casos de uso de alto risco. Evite usar o Claude em tarefas que exijam precisão perfeita ou análise sensível sem supervisão humana.

Consulta de modelo de incorporação​

A seguir, uma solicitação de incorporação para o modelo gte-large-en disponibilizado pelas APIs do Foundation Model. O exemplo se aplica à consulta de um modelo de incorporação disponibilizado usando um dos recursos de modelo de serviço: Foundation Model APIs ou modelos externos.

To use the OpenAI client, specify the model serving endpoint name as the model input.

Python

from databricks.sdk import WorkspaceClient

w = WorkspaceClient()
openai_client = w.serving_endpoints.get_open_ai_client()

response = openai_client.embeddings.create(
  model="databricks-gte-large-en",
  input="what is databricks"
)

To query foundation models outside your workspace, you must use the OpenAI client directly, as demonstrated below. The following example assumes you have a Databricks API token and openai installed on your compute. You also need your Databricks workspace instance to connect the OpenAI client to Databricks.

Python

import os
import openai
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="dapi-your-databricks-token",
    base_url="https://example.staging.cloud.databricks.com/serving-endpoints"
)

response = client.embeddings.create(
  model="databricks-gte-large-en",
  input="what is databricks"
)

A seguir está o formato de solicitação esperado para um modelo de incorporação. Para modelos externos, o senhor pode incluir parâmetros adicionais que são válidos para um determinado provedor e configuração de endpoint. Consulte Parâmetros de consulta adicionais.

Bash

{
  "input": [
    "embedding text"
  ]
}

Veja a seguir o formato de resposta esperado:

JSON
{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "object": "embedding",
      "index": 0,
      "embedding": []
    }
  ],
  "model": "text-embedding-ada-002-v2",
  "usage": {
    "prompt_tokens": 2,
    "total_tokens": 2
  }
}

Verifique se as incorporações estão normalizadas​

Use o seguinte para verificar se as incorporações geradas pelo seu modelo estão normalizadas.

Python

  import numpy as np

  def is_normalized(vector: list[float], tol=1e-3) -> bool:
      magnitude = np.linalg.norm(vector)
      return abs(magnitude - 1) < tol

Chamada de função​

Databricks A Chamada de Função é compatível com OpenAI e só está disponível durante o atendimento ao modelo como parte do Foundation Model APIs e atendendo ao endpoint que atende a modelos externos. Para obter detalhes, consulte Chamada de função em Databricks.

Saídas estruturadas​

As saídas estruturadas são compatíveis com o OpenAI e só estão disponíveis durante o servindo modelo como parte do Foundation Model APIs. Para obter detalhes, consulte Saídas estruturadas no Databricks.

Converse com LLMs apoiados usando o AI Playground​

O senhor pode interagir com grandes modelos de linguagem suportados usando o AI Playground. O AI Playground é um ambiente semelhante a um bate-papo em que o senhor pode testar, solicitar e comparar LLMs do seu Databricks workspace.

Playground de IA

Recurso adicional​

Última atualização em