Langserve를 사용하여 LLM 응용 프로그램 배포 : 단계별 안내서

생산을 위해 대형 언어 모델 (LLMS)을 배포하면 고급 자연어 기능을 갖춘 응용 프로그램이 크게 향상됩니다. 그러나이 과정은 몇 가지 중요한 장애물을 나타냅니다. 이 안내서는 Langserve가 설정에서 통합에 이르기까지 LLM 배포를 단순화하는 방법에 대해 자세히 설명합니다. LLM 애플리케이션 개발의 도전

LLM 애플리케이션 구축은 간단한 API 호출을 넘어선 것입니다. 주요 과제는 다음과 같습니다

모델 선택 및 사용자 정의 :

작업, 정확도 요구 및 리소스를 기반으로 올바른 모델을 선택하는 것이 중요합니다. 특정 응용 프로그램에 대해 미리 훈련 된 모델을 사용자 정의하면 복잡성이 추가됩니다 리소스 관리 : llms는 계산 집중적이므로 중요한 메모리와 처리 능력이 필요합니다. 확장 성 계획은 성장 및 사용 증가에 필수적입니다.

대기 시간 및 성능 :

낮은 대기 시간은 사용자 경험에 필수적입니다. 부하에서 잠재적 둔화를 해결하려면 모델 압축 및 효율적인 서빙 프레임 워크와 같은 최적화가 필요합니다. 모니터링 및 유지 보수 :

지속적인 모니터링, 이상 탐지 및 모델 드리프트 관리는 정확도와 효율성을 유지하는 데 중요합니다. 정기적 인 업데이트 및 재교육이 필요합니다 통합 및 호환성 :

기존 시스템과 LLM을 통합하는 것은 다양한 소프트웨어, API 및 데이터 형식과의 호환성을 보장하기 위해 신중한 계획이 필요합니다.
• 비용 관리 : 높은 계산 비용은 자원 할당을 최적화하고 비용 효율적인 클라우드 서비스를 사용하기위한 전략이 필요합니다. LLM 애플리케이션 배포 이해
생산 LLM 배포에는 여러 시스템을 조정하는 것이 포함됩니다. 모델을 통합하는 것이 아닙니다. 강력한 인프라가 필요합니다.
• LLM 응용 프로그램의 핵심 구성 요소 : 아래 이미지는 일반적인 LLM 응용 프로그램의 아키텍처를 보여줍니다. [] 이 아키텍처는 다음을 포함합니다
  벡터 데이터베이스 :
  • 고차원 LLM 데이터를 관리하는 데 필수적이며 시맨틱 검색 및 권장 시스템과 같은 응용 프로그램에 대한 효율적인 유사성 검색을 가능하게합니다. 프롬프트 템플릿 : 표준화 된 LLM 상호 작용을위한 사전 정의 된 구조, 일관되고 신뢰할 수있는 응답을 보장합니다. 오케스트레이션 및 워크 플로 관리 : Apache Airflow 또는 Kubernetes와 같은 도구는 데이터 전처리, 모델 추론 및 후 처리와 같은 작업을 자동화합니다. 인프라 및 확장 성 : 강력하고 확장 가능한 인프라 (클라우드 서비스, GPUS/TPU, 네트워킹)가 증가하는 부하를 처리하려면 필요합니다. 모니터링 및 로깅 : 시스템 성능, 사용 패턴 및 잠재적 문제에 대한 실시간 통찰력을위한 도구. 로깅은 자세한 운영 정보를 캡처합니다 보안 및 준수 :
  민감한 데이터 보호, 액세스 제어 구현 및 규정 준수 확인 (GDPR, HIPAA). 기존 시스템과의 통합 :
  • 기존 소프트웨어, API 및 데이터 형식과의 원활한 통합. 배포 접근법 :
  • 온-프레미스 :
  는 더 큰 제어를 제공하지만 상당한 하드웨어 투자 및 유지 보수가 필요합니다.
  • 클라우드 기반 : 는 확장 성 및 선불 비용을 줄이지 만 데이터 개인 정보 문제를 제기 할 수 있습니다. 하이브리드 : 는 제어 및 확장 성의 균형을 위해 온 프레미스와 클라우드 리소스를 결합합니다.
  • LLM 생산을위한 최고의 도구 : 이 표는 LLM 배포를위한 인기있는 도구를 요약합니다 :

    langserve 를 사용하여 LLM 응용 프로그램 배포 Langserve는 LLM 애플리케이션 배포를 단순화합니다. 다음은 텍스트를 요약하기 위해 ChatGpt 응용 프로그램을 배포하기위한 단계별 안내서입니다. 설치 :

    (또는 개별 구성 요소). 또한 Langchain Cli :

    를 설치하십시오
    1. 설정 :

       새 앱 생성 : pip install "langserve[all]" <:> 패키지 추가 : pip install -U langchain-cli 설정 환경 변수를 설정합니다 (예 : )

    2. 서버 () :

       • langchain app new my-app
       서버를 실행하십시오 :
       • poetry add langchain-openai langchain langchain-community
       응용 프로그램에 액세스하십시오 :
       • OPENAI_API_KEY 및 API 문서에 .
    3. langserve 를 사용하여 LLM 애플리케이션 모니터링 Langserve는 모니터링 도구와 통합됩니다. 모니터링을 설정하는 방법은 다음과 같습니다

       로깅 : server.py Python 's 모듈을 사용하여 응용 프로그램 동작을 추적하십시오

    prometheus :

    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)

    시각화 및 경고를위한 메트릭 컬렉션 및 Grafana에 Prometheus를 통합합니다.
    4. 건강 검사 :

       건강 검사 종말점 (예 : )을 구현합니다 오류 및 예외 모니터링 : poetry run langchain serve --port=8100 예외를 캡처하고 로그로 확장하십시오.

    닫는 생각

    5. Langserve는 LLM 배치를 간소화하여 복잡한 프로세스를 단순화합니다. 보다 고급 LLM 개발을 보려면 Langchain을 사용하여 LLM 애플리케이션 개발에 대한 DataCamp 과정을 고려하십시오. faqs : http://127.0.0.1:8100/summarize/playground/ llm 호환성 : http://127.0.0.1:8100/docs langserve는 Openai의 GPT 및 Anthropic 's Claude를 포함하여 Langchain과 통합 된 다양한 LLM을 지원합니다. 비 LLM 모델 배포 :

       langserve는 다른 기계 학습 모델에 적응할 수 있습니다.
    확장 성 :
    자동 스케일링 및로드 밸런싱이있는 Kubernetes 또는 클라우드 플랫폼의 배포를 통해 확장 성을 달성합니다. 시스템 요구 사항 :

    요구 사항은 선택한 LLM에 따라 다릅니다. 일반적으로 최근의 Python 버전, 충분한 메모리 및 CPU 및 이상적으로 GPU가 필요합니다.

위 내용은 Langserve를 사용하여 LLM 응용 프로그램 배포 : 단계별 안내서의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!