使用Langserve部署LLM應用程序：逐步指南

>部署大型語言模型（LLMS）進行生產可顯著增強具有先進的自然語言功能的應用。 但是，這個過程提出了幾個重大障礙。本指南詳細介紹了Langserve如何簡化LLM部署（從設置到集成）。 LLM應用程序開發中的

構建LLM應用程序超出了簡單的API調用。 主要挑戰包括：

>
• 模型選擇和自定義：根據任務，準確性需求和資源選擇正確的模型至關重要。 定製針對特定應用的預訓練模型增加了複雜性。
資源管理：> 延遲和性能：低潛伏期對於用戶體驗至關重要。需要進行優化，例如模型壓縮和有效的服務框架，以解決負載下的潛在減速。
• 監視和維護：連續監測，異常檢測和模型漂移管理對於保持準確性和效率至關重要。 需要定期更新和再培訓。
>
• 集成和兼容性：與現有系統集成LLM需要仔細計劃，以確保與各種軟件，API和數據格式的兼容性。
>
• > 成本管理：高計算成本需要優化資源分配和使用具有成本效益的雲服務的策略。
• 了解LLM應用程序部署

>

生產LLM部署涉及編排多個系統。 這不僅僅是整合模型；它需要一個強大的基礎架構。 LLM應用程序的關鍵組件：

下面的圖像說明了典型LLM應用程序的體系結構。

[

] 此體系結構包括：

• 向量數據庫：對於管理高維LLM數據的必不可少的必要 標準化LLM相互作用的預定義結構提示模板>
，確保了一致且可靠的響應。 >
• >編排和工作流程管理：諸如Apache Airffore或Kubernetes之類的工具自動化任務，例如數據預處理，模型推理和後處理。
>
• 基礎架構和可擴展性：可靠的基礎架構（雲服務，GPU/TPU，網絡，網絡）來處理增加的負載。
>
• 監視和記錄：用於實時洞悉系統性能，用法模式和潛在問題的工具。記錄捕獲詳細的操作信息。
• 安全性和合規性：保護敏感數據，實施訪問控件並確保遵守法規（GDPR，HIPAA）。 與現有系統的集成
• 與現有軟件，API和數據格式的無縫集成。
• >部署方法：

>本地：>提供更大的控制權，但需要大量的硬件投資和維護。 > 基於雲>

：

提供可擴展性和降低的前期成本，但可能會引起數據隱私問題。
• >混合：
結合本地和雲資源以保持控制和可擴展性的平衡。
• > LLM生產的>
• ：>
該表總結了llm部署的流行工具：>

使用Langserve langserve簡化了LLM應用程序部署。 這是用於部署chatgpt應用程序以匯總文本的分步指南

>安裝：
1. >

   （或單個組件）。 還要安裝Langchain CLI：> pip install "langserve[all]" pip install -U langchain-cli

設置：

2. 創建一個新應用：

   >
   • 添加軟件包：langchain app new my-app
   • 設置環境變量（例如，poetry add langchain-openai langchain langchain-community）。
   >
   • OPENAI_API_KEY
>服務器（
3. ）：

   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)

運行服務器：

4. > poetry run langchain serve --port=8100

>訪問應用程序：
5. 在

   >和API文檔上訪問操場上的操場 使用Langserve http://127.0.0.1:8100/summarize/playground/http://127.0.0.1:8100/docs

Langserve與監視工具集成在一起。 這是設置監視的方法：

>記錄：

>使用python的

模塊跟踪應用程序行為。

1. > Prometheus：集成了Prometheus用於公制收集和Grafana以可視化和警覺。 logging

2. 健康檢查：>實現健康檢查端點（例如，）。

   >

3. 錯誤和異常監視：擴展日誌記錄以捕獲和日誌異常。 /health

FAQS：

llm的兼容性：支持與Langchain集成的各種LLM，包括Openai的GPT和Anthropic的Claude。

非LLLM模型部署：

可伸縮性：
• >通過在Kubernetes或具有自動縮放和負載平衡的雲平台上的部署來實現可伸縮性。 >
系統要求：
• 要求根據所選的LLM而異；通常，最新的Python版本，足夠的內存和CPU以及理想情況下需要GPU。

以上是使用Langserve部署LLM應用程序：逐步指南的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！