Déploiement des applications LLM avec Langserve: un guide étape par étape

Le déploiement de modèles de grande langue (LLM) pour la production améliore considérablement les applications avec des capacités avancées en langage naturel. Cependant, ce processus présente plusieurs obstacles importants. Ce guide détaille comment Langserve simplifie le déploiement LLM, de la configuration à l'intégration.

Défis dans le développement des applications LLM

Les applications LLM de construction va au-delà des appels API simples. Les principaux défis incluent:

• Sélection et personnalisation du modèle: Choisir le bon modèle basé sur la tâche, les besoins de précision et les ressources est crucial. La personnalisation des modèles pré-formés pour des applications spécifiques ajoute de la complexité.
• Gestion des ressources: LLMS sont intensifs en calcul, nécessitant une mémoire et une puissance de traitement significatifs. La planification de l'évolutivité est essentielle pour gérer la croissance et une utilisation accrue.
• latence et les performances: La faible latence est vitale pour l'expérience utilisateur. Des optimisations comme la compression du modèle et des cadres de service efficaces sont nécessaires pour traiter les ralentissements potentiels sous charge.
• Surveillance et maintenance: La surveillance continue, la détection des anomalies et la gestion de la dérive du modèle sont cruciales pour maintenir la précision et l'efficacité. Des mises à jour et un recyclage réguliers sont nécessaires.
• Intégration et compatibilité: L'intégration des LLM aux systèmes existants exige une planification minutieuse pour garantir la compatibilité avec divers logiciels, API et formats de données.
• Gestion des coûts: Les coûts de calcul élevés nécessitent des stratégies pour optimiser l'allocation des ressources et utiliser des services cloud rentables.

Comprendre le déploiement de l'application LLM

Le déploiement de la production LLM implique l'orchestration de plusieurs systèmes. Il ne s'agit pas seulement d'intégrer le modèle; Il nécessite une infrastructure robuste.

Composants clés d'une application LLM:

L'image ci-dessous illustre l'architecture d'une application LLM typique.

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Cette architecture comprend:

• Bases de données vectorielles: Essentielles pour gérer les données LLM de haute dimension, permettant des recherches de similitude efficaces pour des applications telles que les systèmes de recherche et de recommandation sémantiques.
• Modèles rapides: Structures prédéfinies pour les interactions LLM standardisées, assurant des réponses cohérentes et fiables.
• Gestion de l'orchestration et du flux de travail: outils comme Apache Air Flow ou Kubernetes Automatiser des tâches comme le prétraitement des données, l'inférence du modèle et le post-traitement.
• Infrastructure et évolutivité: Une infrastructure robuste et évolutive (services cloud, GPU / TPU, réseau) est nécessaire pour gérer les charges croissantes.
• Surveillance et journalisation: outils pour des informations en temps réel sur les performances du système, les modèles d'utilisation et les problèmes potentiels. La journalisation capture des informations opérationnelles détaillées.
• Sécurité et conformité: Gérer les données sensibles, implémenter les contrôles d'accès et assurer la conformité avec les réglementations (RGPD, HIPAA).
• Intégration avec les systèmes existants: Intégration transparente avec les logiciels, les API et les formats de données existants.

Approches de déploiement:

• sur site: offre un plus grand contrôle mais nécessite des investissements et de la maintenance matérielles importantes.
• basé sur le cloud: fournit une évolutivité et une réduction des coûts initiaux mais peut augmenter les problèmes de confidentialité des données.
• hybride: combine sur site et les ressources cloud pour un équilibre de contrôle et d'évolutivité.

Outils supérieurs pour la production de LLM:

Ce tableau résume les outils populaires pour le déploiement LLM:

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)

Déploiement d'une application LLM à l'aide de Langserve

Langserve simplifie le déploiement de l'application LLM. Voici un guide étape par étape pour déployer une application Chatgpt pour résumer le texte:

1. Installation: pip install "langserve[all]" (ou composants individuels). Installez également la CLI de Langchain: pip install -U langchain-cli

2. Configuration:

   • Créez une nouvelle application: langchain app new my-app
   • Ajouter des packages: poetry add langchain-openai langchain langchain-community
   • Définir les variables d'environnement (par exemple, OPENAI_API_KEY).

3. serveur (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. Exécutez le serveur: poetry run langchain serve --port=8100

5. Accédez à l'application: Accédez à la cour de récréation à http://127.0.0.1:8100/summarize/playground/ et à la documentation de l'API à http://127.0.0.1:8100/docs.

Surveillance d'une application LLM à l'aide de Langserve

Langserve s'intègre aux outils de surveillance. Voici comment configurer la surveillance:

1. Logging: Utilisez le module logging de Python pour suivre le comportement de l'application.

2. prometheus: Intégrer Prometheus pour la collection métrique et Grafana pour la visualisation et l'alerte.

3. Vérification de la santé: Mettre en œuvre un point de terminaison de contrôle de santé (par exemple, /health).

4. Suivi des erreurs et des exceptions: Étendre la journalisation pour capturer et enregistrer les exceptions.

Réflexions de clôture

Langserve Streamlines LLM Déploiement, simplifiant les processus complexes. Pour un développement LLM plus avancé, considérez le cours Datacamp sur le développement d'applications LLM avec Langchain.

FAQS:

• LLM Compatibilité: Langserve prend en charge divers LLM intégrés à Langchain, y compris le GPT d'Openai et le Claude d'Anthropic.
• Déploiement du modèle non LLM: Langserve peut être adapté pour d'autres modèles d'apprentissage automatique.
• Évolutivité: Atteignez l'évolutivité par déploiement sur les plates-formes Kubernetes ou Cloud avec échelle automatique et équilibrage de charge.
• Exigences du système: Les exigences varient en fonction des LLM choisies; Généralement, une version Python récente, une mémoire et un processeur suffisants, et idéalement des GPU sont nécessaires.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!