Mistral-Large-Instruct-2407 的部署与优化指南

Mistral-Large-Instruct-2407 简介

在大模型领域，Mistral-Large-Instruct-2407 已成为备受瞩目的人工智能模型。它于2024年发布，凭借123B的参数在多种能力上超越了其竞争对手Llama3.1-405B，尤其在代码、推理和数学领域表现卓越。这个模型不仅支持多种语言，还在中文领域有着优异的表现，成为众多开发者的首选。

Mistral-Large-Instruct-2407 的部署方法

基本硬件要求

为了成功部署Mistral-Large-Instruct-2407，硬件配置是关键。根据实测，使用四张A800 GPU可以顺利运行该模型。这种配置不仅确保了计算能力，也为模型的并行处理提供了保障。

部署步骤

以下是通过vllm框架部署Mistral-Large-Instruct-2407的基本步骤：

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

部署完成后，可以使用标准OpenAI接口进行访问。

使用示例

以下Python代码展示了如何通过LangChain库与模型进行交互：

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 的测试与优化

测试用例

为了验证模型的推理能力，可以使用之前被认为是挑战性的问题进行测试。例如，问题“9.11和9.9哪个大？”是一个经典的测试问题。Mistral-Large-Instruct-2407能够正确回答，但其推理过程尚需优化。

9.11 比 9.9 大。



原因如下：



1. 首先比较整数部分：9.11 和 9.9 的整数部分都是 9，所以它们相等。

2. 接下来比较小数部分：

   - 9.11 的小数部分是 0.11。

   - 9.9 的小数部分是 0.9。



0.11 比 0.9 小，但我们需要比较整体数值，而不是单独的小数部分。

小结

尽管模型的回答是正确的，但其推理过程中存在逻辑错误，如“因为 9.11 比 9.9 多了 0.01”这一点仍需改进。

部署中的常见问题

最大Token限制

Mistral-Large-Instruct-2407官方宣称支持最大128k token，但当前配置文件显示最大支持32k token。这一限制在实际应用中会导致超出限制的请求报错：

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

函数调用支持

目前，vllm框架尚未支持Mistral-Large-Instruct-2407的函数调用，这在某些应用场景中会限制其功能。

Mistral-Large-Instruct-2407 的优势与未来展望

模型优势

Mistral-Large-Instruct-2407在通用能力上表现出色，尤其是在多语言支持和编程能力上，已经接近了GPT4的水平。其在MMLU上的准确度达到了84.0%，这在业内是一个显著的成绩。

未来改进方向

未来版本可以在以下几个方向进行改进：

增强token限制以支持更大规模的上下文。
优化推理过程的逻辑准确性。
扩展函数调用的支持以增强实用性。

FAQ

问：Mistral-Large-Instruct-2407支持哪些编程语言？
- 答：该模型支持包括Python、Java、C、C++、JavaScript和Bash在内的80多种编程语言。
问：如何优化模型的推理速度？
- 答：可以通过增加GPU数量或使用更高效的并行处理技术来优化模型的推理速度。
问：模型支持的最大token数量是多少？
- 答：当前模型支持最大32k token，但未来版本有望提升至128k。
问：如何处理超出token限制的错误？
- 答：可以通过减少请求的上下文长度来避免超出限制的错误。
问：模型的通用能力如何与GPT4比较？
- 答：虽然Mistral-Large-Instruct-2407在某些特定领域如代码和数学能力上超越了GPT4，但在整体通用能力上仍略逊一筹。