Menggunakan Aplikasi LLM dengan Langserve: Panduan Langkah demi Langkah

Menggunakan model bahasa yang besar (LLMS) untuk pengeluaran dengan ketara meningkatkan aplikasi dengan keupayaan bahasa semulajadi yang maju. Walau bagaimanapun, proses ini membentangkan beberapa halangan penting. Panduan ini memperincikan bagaimana Langserve memudahkan penggunaan LLM, dari persediaan ke integrasi.

Cabaran dalam Pembangunan Aplikasi LLM

Bangunan aplikasi LLM melampaui panggilan API mudah. Cabaran utama termasuk:

• Pemilihan dan penyesuaian model: memilih model yang tepat berdasarkan tugas, keperluan ketepatan, dan sumber adalah penting. Menyesuaikan model pra-terlatih untuk aplikasi tertentu menambah kerumitan.
• Pengurusan Sumber: LLMS adalah intensif secara komputasi, yang memerlukan memori dan kuasa pemprosesan yang signifikan. Perancangan skalabiliti adalah penting untuk mengendalikan pertumbuhan dan peningkatan penggunaan.
• latensi dan prestasi: latensi rendah adalah penting untuk pengalaman pengguna. Pengoptimuman seperti pemampatan model dan rangka kerja berkhidmat yang cekap diperlukan untuk menangani kelembapan potensi di bawah beban.
• Pemantauan dan penyelenggaraan: Pemantauan berterusan, pengesanan anomali, dan pengurusan drift model adalah penting untuk mengekalkan ketepatan dan kecekapan. Kemas kini dan latihan semula secara berkala diperlukan.
• Integrasi dan keserasian: Mengintegrasikan LLM dengan sistem yang sedia ada menuntut perancangan yang teliti untuk memastikan keserasian dengan pelbagai perisian, API, dan format data.
• Pengurusan Kos: Kos pengiraan yang tinggi memerlukan strategi untuk mengoptimumkan peruntukan sumber dan menggunakan perkhidmatan awan kos efektif.

Memahami LLM Application Deployment

Pengeluaran LLM Pengeluaran melibatkan pelbagai sistem. Ia bukan hanya mengenai mengintegrasikan model; ia memerlukan infrastruktur yang mantap.

Komponen utama aplikasi LLM:

Imej di bawah menggambarkan seni bina aplikasi LLM biasa.

[]

Senibina ini termasuk:

• pangkalan data vektor: penting untuk menguruskan data LLM dimensi tinggi, membolehkan carian kesamaan yang cekap untuk aplikasi seperti sistem carian dan cadangan semantik.
• Templat prompt: Struktur yang telah ditetapkan untuk interaksi LLM yang diseragamkan, memastikan tindak balas yang konsisten dan boleh dipercayai.
• Pengurusan aliran dan aliran kerja: alat seperti aliran udara Apache atau Kubernet mengautomasikan tugas seperti preprocessing data, kesimpulan model, dan pemprosesan pasca. Infrastruktur dan Skalabiliti:
infrastruktur yang teguh dan berskala (perkhidmatan awan, GPU/TPU, rangkaian) diperlukan untuk mengendalikan beban yang semakin meningkat.
• Pemantauan dan Pembalakan: Alat untuk pandangan masa nyata ke dalam prestasi sistem, corak penggunaan, dan isu-isu yang berpotensi. Pembalakan menangkap maklumat operasi terperinci.
• Keselamatan dan Pematuhan: melindungi data sensitif, melaksanakan kawalan akses, dan memastikan pematuhan peraturan (GDPR, HIPAA). Integrasi dengan sistem yang sedia ada:
integrasi lancar dengan perisian, API, dan format data yang sedia ada.
Pendekatan penyebaran:

premis:

menawarkan kawalan yang lebih besar tetapi memerlukan pelaburan dan penyelenggaraan perkakasan yang signifikan.

berasaskan awan:

menyediakan skalabilitas dan mengurangkan kos pendahuluan tetapi boleh menimbulkan kebimbangan privasi data.
• Hibrid:
menggabungkan sumber-sumber premis dan awan untuk keseimbangan kawalan dan skalabiliti.
Alat teratas untuk Pengeluaran LLM:
• Jadual ini meringkaskan alat popular untuk penempatan LLM:

Menggunakan aplikasi LLM menggunakan Langserve

Langserve memudahkan penggunaan aplikasi LLM. Berikut adalah panduan langkah demi langkah untuk menggunakan aplikasi chatgpt untuk meringkaskan teks:

1. pemasangan: pip install "langserve[all]" (atau komponen individu). Juga pasang Langchain CLI: pip install -U langchain-cli

2. Persediaan:

   • Buat aplikasi baru: langchain app new my-app
   • Tambahkan pakej: poetry add langchain-openai langchain langchain-community
   • Tetapkan pembolehubah persekitaran (mis., ). 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. Jalankan pelayan: poetry run langchain serve --port=8100

5. Akses aplikasi: Akses Taman Permainan di dan dokumentasi API di http://127.0.0.1:8100/summarize/playground/. http://127.0.0.1:8100/docs

Memantau aplikasi LLM menggunakan Langserve

Langserve mengintegrasikan dengan alat pemantauan. Inilah caranya untuk menubuhkan pemantauan:

1. Logging: Gunakan modul Python untuk mengesan tingkah laku aplikasi. logging

2. prometheus: Mengintegrasikan prometheus untuk koleksi metrik dan grafana untuk visualisasi dan peringatan.

3. Pemeriksaan kesihatan: Melaksanakan titik akhir pemeriksaan kesihatan (mis., ). /health

4. Ralat dan Pengecualian Pengawasan:

   Memperluas pembalakan untuk menangkap dan mengosongkan pengecualian.

Pemikiran penutup

Langserve menyelaraskan penempatan LLM, memudahkan proses kompleks. Untuk pembangunan LLM yang lebih maju, pertimbangkan kursus DataCamp untuk membangunkan aplikasi LLM dengan Langchain.

FAQs:

keserasian llm:
• Langserve menyokong pelbagai LLM yang diintegrasikan dengan Langchain, termasuk GPT Openai dan Claude Anthropic.
Penyebaran model bukan LLM:
• Langserve boleh disesuaikan untuk model pembelajaran mesin lain.
Skalabiliti:
• mencapai skalabilitas melalui penggunaan pada kubernet atau platform awan dengan pengimbangan auto dan mengimbangi beban. Keperluan sistem: Keperluan berbeza -beza bergantung kepada LLM yang dipilih; Umumnya, versi python baru -baru ini, memori yang mencukupi dan CPU, dan idealnya GPU diperlukan.

Atas ialah kandungan terperinci Menggunakan Aplikasi LLM dengan Langserve: Panduan Langkah demi Langkah. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!