Bereitstellung von LLM-Anwendungen mit Langserve: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung

Bereitstellen von großsprachigen Modellen (LLMs) für die Produktion verbessert die Anwendungen mit fortschrittlichen natürlichen Sprachfunktionen erheblich. Dieser Prozess zeigt jedoch mehrere bedeutende Hürden. In dieser Anleitung wird beschrieben, wie Langserve die LLM -Bereitstellung von Setup bis hin zur Integration vereinfacht.

Herausforderungen in der LLM -Anwendungsentwicklung

Aufbau von LLM -Anwendungen geht über einfache API -Aufrufe hinaus. Zu den wichtigsten Herausforderungen gehören:

• Modellauswahl und -anpassung: Das richtige Modell basierend auf Aufgaben, Genauigkeitsanforderungen und Ressourcen ist entscheidend. Das Anpassen vorgebildeter Modelle für bestimmte Anwendungen fügt Komplexität hinzu.
• Ressourcenverwaltung: llms sind rechenintensiv und erfordern erhebliche Speicher- und Verarbeitungsleistung. Die Skalierbarkeitsplanung ist für den Umgang mit dem Wachstum und zur verstärkten Verwendung von wesentlicher Bedeutung.
• Latenz und Leistung: Niedrige Latenz ist für die Benutzererfahrung von entscheidender Bedeutung. Optimierungen wie Modellkomprimierung und effiziente Serviergerüst sind erforderlich, um potenzielle Verlangsamungen unter Last zu beheben.
• Überwachung und Wartung: kontinuierliche Überwachung, Anomalieerkennung und Modelldriftmanagement sind entscheidend für die Aufrechterhaltung der Genauigkeit und Effizienz. Regelmäßige Aktualisierungen und Umschulungen sind erforderlich.
• Integration und Kompatibilität: Integration von LLMs in vorhandene Systeme sorgfältige Planung, um die Kompatibilität mit verschiedenen Software, APIs und Datenformaten sicherzustellen.
• Kostenmanagement: Hohe Rechenkosten erfordern Strategien zur Optimierung der Ressourcenzuweisung und der Verwendung kostengünstiger Cloud-Dienste.

Verständnis der LLM -Anwendungsbereitstellung

ProduktionslM -Bereitstellung beinhaltet das Orchestrieren mehrerer Systeme. Es geht nicht nur darum, das Modell zu integrieren. Es erfordert eine robuste Infrastruktur.

Schlüsselkomponenten einer LLM -Anwendung:

Das Bild unten zeigt die Architektur einer typischen LLM -Anwendung.

[]

Diese Architektur umfasst:

• Vektordatenbanken: Essentiell für die Verwaltung hochdimensionaler LLM-Daten und zur Aktivierung einer effizienten Ähnlichkeitssuche nach Anwendungen wie semantischen Such- und Empfehlungssystemen.
• Eingabeaufforderung Vorlagen: Vordefinierte Strukturen für standardisierte LLM-Wechselwirkungen, um konsistente und zuverlässige Antworten zu gewährleisten.
• Orchestrierung und Workflow-Management: Tools wie Apache Airstrow oder Kubernetes automatisieren Aufgaben wie Datenvorverarbeitung, Modellinferenz und Nachbearbeitung.
• Infrastruktur und Skalierbarkeit: robuste und skalierbare Infrastruktur (Cloud -Dienste, GPUs/TPUs, Netzwerk) ist erforderlich, um zunehmende Lasten zu verarbeiten.
• Überwachung und Protokollierung: Tools für Echtzeit-Erkenntnisse in die Systemleistung, Verwendungsmuster und potenzielle Probleme. Protokollierung erfasst detaillierte Betriebsinformationen.
• Sicherheit und Konformität: Schutz sensibler Daten, Implementierung von Zugriffskontrollen und Gewährleistung der Einhaltung der Vorschriften (GDPR, HIPAA).
• Integration in vorhandene Systeme: nahtlose Integration in vorhandene Software, APIs und Datenformate.

Bereitstellungsansätze:

• On-Premises: bietet eine größere Kontrolle, erfordert jedoch erhebliche Hardwareinvestitionen und Wartung.
• Cloud-basiert: bietet Skalierbarkeit und reduzierte Voraussetzungen, kann jedoch die Datenschutzbedenken aufnehmen.
• Hybrid: kombiniert lokale und Cloud-Ressourcen für ein Gleichgewicht zwischen Kontrolle und Skalierbarkeit.

Top -Tools für die LLM -Produktion:

Diese Tabelle fasst beliebte Tools für die LLM -Bereitstellung zusammen:

Tool	Scalability	Ease of Use	Integration Capabilities	Cost Effectiveness
LangServe	High	High	Excellent	Moderate
Kubernetes	High	Moderate	Excellent	High (Open Source)
TensorFlow Serving	High	Moderate	Excellent	High (Open Source)
Amazon SageMaker	High	High	Excellent (with AWS)	Moderate to High
MLflow	Moderate to High	Moderate	Excellent	High (Open Source)

Bereitstellung einer LLM -Anwendung mit Langserve

Langserve vereinfacht die LLM -Anwendungsbereitstellung. Hier finden Sie eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für die Bereitstellung einer ChatGPT-Anwendung, um den Text zusammenzufassen:

1. Installation: pip install "langserve[all]" (oder einzelne Komponenten). Installieren Sie auch die Langchain CLI: pip install -U langchain-cli

2. Setup:

   • Erstellen Sie eine neue App: langchain app new my-app
   • Pakete hinzufügen: poetry add langchain-openai langchain langchain-community
   • Umgebungsvariablen festlegen (z. B. OPENAI_API_KEY).

3. Server (server.py):

from fastapi import FastAPI
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langserve import add_routes

app = FastAPI(title="LangChain Server", version="1.0", description="A simple API server using Langchain's Runnable interfaces")

add_routes(app, ChatOpenAI(), path="/openai")

summarize_prompt = ChatPromptTemplate.from_template("Summarize the following text: {text}")
add_routes(app, summarize_prompt | ChatOpenAI(), path="/summarize")

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run(app, host="localhost", port=8000)

4. Führen Sie den Server aus: poetry run langchain serve --port=8100

5. Zugriff auf die Anwendung: Zugriff auf den Spielplatz unter http://127.0.0.1:8100/summarize/playground/ und API -Dokumentation unter http://127.0.0.1:8100/docs.

Überwachung einer LLM -Anwendung mit Langserve

LangServe integriert sich in Überwachungswerkzeuge. Hier erfahren Sie, wie Sie die Überwachung einrichten:

1. Protokollierung: Verwenden Sie das Pythons logging -Modul, um das Anwendungsverhalten zu verfolgen.

2. Prometheus: Integrieren Sie Prometheus für die metrische Sammlung und Grafana zur Visualisierung und Alarmierung.

3. Gesundheitsprüfungen: Implementieren Sie einen Endpunkt der Gesundheitsprüfung (z. B. /health).

4. Fehler und Ausnahmeüberwachung: Die Protokollierung erweitern, um Ausnahmen zu erfassen und zu Protokollieren.

Gedanken schließen

Langserve rationalisiert die LLM -Bereitstellung, die komplexe Prozesse vereinfacht. Für fortschrittlichere LLM -Entwicklung finden Sie den DataCamp -Kurs zur Entwicklung von LLM -Anwendungen mit Langchain.

FAQs:

• LLM -Kompatibilität: Langserve unterstützt verschiedene LLMs, die in Langchain integriert sind, einschließlich Openai's GPT und Anthropics Claude.
• Nicht-LLLM-Modellbereitstellung: LangServe kann für andere maschinelle Lernmodelle angepasst werden.
• Skalierbarkeit: Skalierbarkeit durch Bereitstellung auf Kubernetes oder Cloud-Plattformen mit automatischem Skalieren und Lastausgleich.
• Systemanforderungen: Die Anforderungen variieren je nach gewählter LLM; Im Allgemeinen sind eine kürzlich durchgeführte Python -Version, ein ausreichendes Speicher und eine CPU und idealerweise GPUs erforderlich.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonBereitstellung von LLM-Anwendungen mit Langserve: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!