LangServeを使用したLLMアプリケーションの展開：ステップバイステップガイド

生産用の大規模な言語モデル（LLMS）を展開することは、高度な自然言語能力を備えたアプリケーションを大幅に強化します。 ただし、このプロセスはいくつかの重要なハードルを示しています。このガイドでは、LangServeがセットアップから統合まで、LLMの展開を簡素化する方法を詳しく説明しています。 LLMアプリケーション開発における

課題

LLMアプリケーションの構築は、簡単なAPI呼び出しを超えています。 重要な課題には次のものがあります

モデルの選択とカスタマイズ：
• タスク、精度のニーズ、リソースに基づいて適切なモデルを選択することが重要です。 特定のアプリケーション用の事前に訓練されたモデルをカスタマイズすると、複雑さが追加されます リソース管理：
llmsは計算的に集中的であり、重要なメモリと処理能力が必要です。 スケーラビリティの計画は、成長と使用量の増加に不可欠です。
• レイテンシとパフォーマンス：ユーザーエクスペリエンスには低レイテンシが不可欠です。モデル圧縮や効率的なサービングフレームワークなどの最適化は、負荷の下での潜在的な減速に対処するために必要です。
• モニタリングとメンテナンス：継続的な監視、異常検出、およびモデルドリフト管理は、精度と効率を維持するために重要です。 定期的な更新と再訓練が必要です
統合と互換性：LLMと既存のシステムとの統合には、さまざまなソフトウェア、API、およびデータ形式との互換性を確保するために慎重な計画が必要です。
• コスト管理：高い計算コストは​​、リソースの割り当てを最適化し、費用対効果の高いクラウドサービスを使用するための戦略を必要とします。
• LLMアプリケーションの展開を理解する
• 生産LLM展開には、複数のシステムを調整することが含まれます。 モデルを統合するだけではありません。堅牢なインフラストラクチャが必要です LLMアプリケーションの重要なコンポーネント：
以下の画像は、典型的なLLMアプリケーションのアーキテクチャを示しています。

[

] このアーキテクチャには以下が含まれます

• ベクトルデータベース：高次元LLMデータを管理し、セマンティック検索や推奨システムなどのアプリケーションの効率的な類似性検索を可能にするために不可欠です。
• プロンプトテンプレート：標準化されたLLM相互作用の事前定義された構造、一貫した信頼性の高い応答を確保します。
オーケストレーションとワークフロー管理：Apache AirflowやKubernetesのようなツールは、データの前処理、モデル推論、後処理などのタスクを自動化します。
• インフラストラクチャとスケーラビリティ：堅牢でスケーラブルなインフラストラクチャ（クラウドサービス、GPUS/TPU、ネットワーク）が必要です。
• 監視とロギング：システムパフォーマンス、使用パターン、および潜在的な問題に関するリアルタイムの洞察のためのツール。ロギングは、詳細な運用情報をキャプチャします
セキュリティとコンプライアンス：
• 機密データの保護、アクセス制御の実装、および規制のコンプライアンスの確保（GDPR、HIPAA）。 既存のシステムとの統合：
既存のソフトウェア、API、およびデータ形式とのシームレスな統合。
• 展開アプローチ：
オンプレミス：

はより大きなコントロールを提供しますが、重要なハードウェアの投資とメンテナンスが必要です。

クラウドベース：スケーラビリティを提供し、前払いコストを削減しますが、データプライバシーの懸念を引き起こす可能性があります。

ハイブリッド：
• オンプレミスとクラウドリソースを組み合わせて、制御とスケーラビリティのバランスをとります。 LLM生産のためのトップツール：
この表は、LLM展開用の一般的なツールを要約しています：
• Langserve

  を使用して、LLMアプリケーションを展開する

  LangServeはLLMアプリケーションの展開を簡素化します。 ChatGPTアプリケーションを展開してテキストを要約するための段階的なガイドを次に示します。

  1. インストール：（または個々のコンポーネント）。 また、Langchain CLI：pip install "langserve[all]"pip install -U langchain-cliをインストールします

  2. セットアップ：

     新しいアプリを作成します：
     • langchain app new my-app
     パッケージの追加：
     • poetry add langchain-openai langchain langchain-community
     環境変数を設定します（例：
     • ）。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. サーバーを実行：

  poetry run langchain serve --port=8100アプリケーションへのアクセス：
の遊び場にアクセスし、APIドキュメントで
• 。

  > Langserve http://127.0.0.1:8100/summarize/playground/ http://127.0.0.1:8100/docsを使用してLLMアプリケーションを監視する

Langserveは監視ツールと統合します。 監視をセットアップする方法は次のとおりです
ロギング：

Pythonのモジュールを使用して、アプリケーションの動作を追跡します

1. prometheus：メトリック収集のためにプロメテウスを統合し、視覚化と警告のためにグラファナを統合します。 logging

ヘルスチェック：
2. ヘルスチェックエンドポイント（例えば

   ）を実装してください

エラーと例外監視：
3. ロギングを拡張して、例外をキャプチャしてログに記録します。

   /health閉じる考え

Langserveは、LLMの展開を合理化し、複雑なプロセスを簡素化します。 より高度なLLM開発については、LANGCHAINを使用したLLMアプリケーションの開発に関するDatacampコースを検討してください。

4. faqs：

llm互換性：

Langserveは、OpenaiのGPTや人類のクロードなど、Langchainと統合されたさまざまなLLMをサポートしています。 非llmモデルの展開：

langserveは、他の機械学習モデルに適合させることができます。

スケーラビリティ：

自動スケーリングとロードバランシングを備えたKubernetesまたはクラウドプラットフォームでの展開を通じてスケーラビリティを達成します。 システム要件：

要件は、選択したLLMによって異なります。一般的に、最近のPythonバージョン、十分なメモリとCPU、および理想的にはGPUが必要です。

以上がLangServeを使用したLLMアプリケーションの展開：ステップバイステップガイドの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。