在人工智能领域，大型语言模型 (LLM) 已经成为一股强大的力量，展现出令人难以置信的功能，例如函数工具调用和高级推理。公共 LLM 提供商在性能和可扩展性方面通常表现出色，但对于许多企业而言，由于数据隐私的顾虑，直接采用公共模型并非一个可行的选择。本文将深入探讨如何在 AWS 上利用 Inf2 实例和 Amazon Neuron，部署私有 LLM，构建一个既安全又高效的混合 AI Agentic 架构，并以 Tiny Llama LLM 为例，提供一份实用的操作指南。
数据隐私与混合 AI Agentic 架构
数据隐私是企业采用 LLM 时面临的首要挑战。将敏感数据暴露给公共模型提供商可能违反合规性要求，并增加数据泄露的风险。为了解决这一问题，一种有效的策略是采用混合 AI Agentic 架构。这种架构的核心思想是将任务分解为多个步骤，并将敏感数据的处理限定在私有部署的 LLM 中进行，而将其他非敏感任务交给公共 LLM 处理。
例如，一家金融机构可以使用私有 LLM 来分析客户的交易记录，识别潜在的欺诈行为，并将结果以匿名化的形式传递给公共 LLM，用于生成客户报告。这种方式既能利用公共 LLM 的强大功能，又能保护客户的隐私数据。
AWS Inf2 实例与 Amazon Neuron
为了在 AWS 上高效地部署私有 LLM，我们需要选择合适的计算资源。Inf2 实例是 AWS 专门为推理任务设计的实例类型，它配备了 Amazon Neuron 加速器，可以显著提高 LLM 的推理性能。
与传统的 CPU 或 GPU 实例相比，Inf2 实例在处理 LLM 推理任务时具有更高的能效比和更低的延迟。例如，AWS 官方数据显示，Inf2 实例在运行某些 LLM 模型时，相比 GPU 实例可以降低高达 50% 的推理成本。
Amazon Neuron 是一套专门为 AWS Inferentia 和 Trainium 芯片设计的软件开发工具包 (SDK)，它包含了编译器、运行时库和分析工具，可以帮助开发者优化 LLM 模型，充分利用 Inf2 实例的硬件加速能力。
部署 Tiny Llama LLM 的实践步骤
接下来，我们将以 Tiny Llama LLM 为例，详细介绍在 AWS 上部署私有 LLM 的具体步骤。Tiny Llama 是一个非常小但功能强大的文本生成模型，非常适合在资源有限的环境中进行部署。
1. 请求 Inf2 实例的配额增加
在开始之前，您需要确保您的 AWS 账户拥有足够的 Inf2 实例配额。默认情况下，Inf2 实例的配额通常为 0，您需要向 AWS 申请增加配额。最小的 inf2 实例需要 4 个 vCPU，建议您至少申请 4 个 vCPU 的配额。
2. 启动 Inf2 实例
在 AWS EC2 控制台中，选择启动一个新的实例。在选择 AMI 时，选择 “Deep Learning AMI Neuron (Amazon Linux 2023)”。这个 AMI 预装了 Python、Docker 和 Neuron 驱动程序，可以简化我们的配置过程。选择 inf2.xlarge 实例类型，这是一个性价比很高的入门级实例。如果您对模型的在线时间没有严格要求，可以考虑使用 Spot 实例，以进一步降低成本。
3. 导出 Hugging Face 模型为 Neuron 格式
使用 Hugging Face 的 Docker 镜像，将 Tiny Llama 模型导出为 Neuron 格式。运行以下命令：
docker run --entrypoint optimum-cli \
-v $(pwd)/data:/data \
--privileged \
ghcr.io/huggingface/neuronx-tgi:latest \
export neuron \
--model TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0 \
--batch_size 1 \
--sequence_length 4096 \
--auto_cast_type fp16 \
--num_cores 2 \
/data/tinyllama_neuron_docker
您可以根据实际情况调整模型参数，例如降低 sequencelength 以适应较短的输入和输出。这个步骤会将模型导出到 ./data/tinyllamaneuron_docker 目录。
4. 修复符号链接 (重要步骤)
这是一个非常重要的步骤，在 Hugging Face 的官方文档中可能没有明确说明。您需要修复导出模型的符号链接。运行以下命令：
cd /home/ec2-user/data/<model name>/snapshots/<snapshot id>
sudo find . -type l | while read link; do
target=$(readlink "$link")
real_target=$(realpath --no-symlinks --relative-base=. "$target")
sudo cp --remove-destination "$real_target" "$link"
done
5. 使用 Hugging Face TGI 运行推理
现在，我们可以使用 Hugging Face Text Generation Inference (TGI) 来运行推理。运行以下命令：
docker run \
--device=/dev/neuron0 \
-p 8080:80 \
--privileged \
-v /home/ec2-user/data/models--TinyLlama--TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0/snapshots/<snapshot id>:/data \
ghcr.com/huggingface/text-generation-inference:3.3.2-neuron \
--model-id /data
这个命令会将 TGI 暴露在 8080 端口上。对于更大的模型和实例，您可以利用更多的 Neuron 设备来处理工作负载。
6. 使用 LangChain 连接
安装 LangChain 依赖项：
pip install langchain_huggingface langchain
使用 LangChain 调用私有模型：
from langchain_huggingface import HuggingFaceEndpoint, ChatHuggingFace
from langchain_core.messages import SystemMessage, HumanMessage
llm = HuggingFaceEndpoint(
endpoint_url="http://<your EC2 IP>:8080/",
task="text-generation",
temperature=0,
top_k=10,
repetition_penalty=1.7,
)
chat = ChatHuggingFace(llm=llm, verbose=True)
messages = [
SystemMessage("You are a helpful assistant who knows geography."),
HumanMessage("What is the capital of Spain?"),
]
a = chat.invoke(messages)
print(a.content)
这段代码会调用您私有部署的 Tiny Llama 模型，并询问西班牙的首都。如果一切顺利，您应该会看到模型返回 “Capital of Spain is Madrid.”。
性能优化与可扩展性
在实际应用中，我们需要根据具体需求对 LLM 的性能进行优化，并确保架构具有良好的可扩展性。
1. 模型量化
模型量化是一种常用的性能优化技术，它可以将模型的权重从 FP32 (32 位浮点数) 转换为 FP16 (16 位浮点数) 或 INT8 (8 位整数)。这可以显著降低模型的内存占用和计算复杂度，从而提高推理速度。Amazon Neuron SDK 提供了模型量化的工具，可以帮助您轻松地对 LLM 模型进行量化。
2. 并行推理
为了提高系统的吞吐量，我们可以采用并行推理的策略。这意味着我们可以同时运行多个 LLM 实例，并将请求分发到不同的实例上。可以使用 Docker Swarm 或 Kubernetes 等容器编排工具来实现并行推理。
3. 缓存
对于某些频繁出现的查询，我们可以使用缓存来避免重复计算。例如，可以使用 Redis 或 Memcached 等缓存系统来存储 LLM 的响应。
4. 模型蒸馏
模型蒸馏是一种将大型模型的知识转移到小型模型的技术。我们可以使用一个大型的公共 LLM 来训练一个小的私有 LLM，使其具有相似的功能，但规模更小，推理速度更快。
成本控制
在部署私有 LLM 时，成本控制是一个重要的考虑因素。以下是一些降低成本的建议：
1. 使用 Spot 实例
如果您的应用程序对延迟不敏感，可以使用 Spot 实例来降低计算成本。Spot 实例的价格通常比 On-Demand 实例低得多。
2. 优化模型大小
选择一个与您的需求相匹配的模型大小。不要使用过于庞大的模型，因为这会增加计算成本和内存占用。TinyLlama 是一个很好的例子，它在保持良好功能的同时，规模相对较小。
3. 自动缩放
根据实际需求自动调整实例的数量。当流量较低时，可以减少实例的数量，以节省成本。
4. 定期监控
定期监控系统的资源使用情况，并进行相应的优化。例如，可以监控 CPU 利用率、内存使用率和网络流量。
总结与展望
在 AWS 上部署私有 LLM，并构建混合 AI Agentic 架构，是解决数据隐私问题的一种有效方法。通过选择合适的 Inf2 实例和利用 Amazon Neuron，可以实现高性能和低延迟的推理。此外，合理的性能优化和成本控制策略可以帮助我们构建一个经济高效的私有 LLM 解决方案。
虽然自托管 LLM 需要付出大量的努力和工作，但在某些情况下，例如对数据隐私有严格要求的组织，这种程度的控制和安全性是无价的。
随着技术的不断发展，我们相信私有 LLM 部署将变得更加容易和普及。未来，我们可以期待更多的工具和框架的出现，可以帮助开发者更轻松地构建和部署私有 LLM 解决方案。同时，我们也期待更多的企业能够采用这种方法，构建更加安全和智能的 AI 应用。
如果您对 LLM、Agentic 架构或部署建议有任何疑问，请随时与我联系！我也很乐意听取您在使用 Hugging Face 和 AWS 进行 LLM 部署方面的经验和见解。让我们一起探索 LLM 的未来！