AzureMLBaseEndpoint#
- class langchain_community.llms.azureml_endpoint.AzureMLBaseEndpoint[来源]#
基础类:
BaseModel
Azure ML 在线端点模型。
通过解析和验证来自关键字参数的输入数据来创建一个新模型。
如果输入数据无法验证以形成有效模型,则引发 [ValidationError][pydantic_core.ValidationError]。
self 被显式地设为仅位置参数,以允许 self 作为字段名称。
- param content_formatter: Any = None#
内容格式化器,提供输入和输出转换函数,以处理LLM和端点之间的格式
- param deployment_name: str = ''#
端点的部署名称。调用端点时不需要。应传递给构造函数或指定为环境变量 AZUREML_DEPLOYMENT_NAME。
- param endpoint_api_key: SecretStr = SecretStr('')#
端点的认证密钥。应传递给构造函数或指定为环境变量 AZUREML_ENDPOINT_API_KEY。
- param endpoint_api_type: AzureMLEndpointApiType = AzureMLEndpointApiType.dedicated#
正在使用的端点的类型。可能的值为serverless表示按需付费,dedicated表示专用端点。
- param endpoint_url: str = ''#
预先存在的端点的URL。应传递给构造函数或指定为环境变量AZUREML_ENDPOINT_URL。
- param max_retries: int = 1#
- param model_kwargs: dict | None = None#
传递给模型的关键字参数。
- param timeout: int = 50#
请求调用端点的超时时间
- classmethod validate_client(field_value: Any, values: Dict) AzureMLEndpointClient [source]#
验证环境中是否存在API密钥和Python包。
- Parameters:
field_value (Any)
values (Dict)
- Return type:
- classmethod validate_content_formatter(field_value: Any, values: Dict) ContentFormatterBase [source]#
验证内容格式化器是否受端点类型支持。
- Parameters:
field_value (Any)
values (Dict)
- Return type:
- classmethod validate_endpoint_api_type(field_value: Any, values: Dict) AzureMLEndpointApiType [来源]#
验证端点API类型是否与URL格式兼容。
- Parameters:
field_value (Any)
values (Dict)
- Return type: