使用Langserve部署LLM应用程序：逐步指南

>部署大型语言模型（LLMS）进行生产可显着增强具有先进的自然语言功能的应用。 但是，这个过程提出了几个重大障碍。本指南详细介绍了Langserve如何简化LLM部署（从设置到集成）。 LLM应用程序开发中的

构建LLM应用程序超出了简单的API调用。 主要挑战包括：

>
• 模型选择和自定义：根据任务，准确性需求和资源选择正确的模型至关重要。 定制针对特定应用的预训练模型增加了复杂性。
资源管理：> 延迟和性能：低潜伏期对于用户体验至关重要。需要进行优化，例如模型压缩和有效的服务框架，以解决负载下的潜在减速。
• 监视和维护：连续监测，异常检测和模型漂移管理对于保持准确性和效率至关重要。 需要定期更新和再培训。
>
• 集成和兼容性：与现有系统集成LLM需要仔细计划，以确保与各种软件，API和数据格式的兼容性。
>
• > 成本管理：高计算成本需要优化资源分配和使用具有成本效益的云服务的策略。
• 了解LLM应用程序部署

>

生产LLM部署涉及编排多个系统。 这不仅仅是整合模型；它需要一个强大的基础架构。 LLM应用程序的关键组件：

下面的图像说明了典型LLM应用程序的体系结构。

[

] 此体系结构包括：

• 向量数据库：对于管理高维LLM数据的必不可少的必要 标准化LLM相互作用的预定义结构提示模板>
，确保了一致且可靠的响应。>
• >编排和工作流程管理：诸如Apache Airffore或Kubernetes之类的工具自动化任务，例如数据预处理，模型推理和后处理。
>
• 基础架构和可扩展性：可靠的基础架构（云服务，GPU/TPU，网络，网络）来处理增加的负载。
>
• 监视和记录：用于实时洞悉系统性能，用法模式和潜在问题的工具。记录捕获详细的操作信息。
• 安全性和合规性：保护敏感数据，实施访问控件并确保遵守法规（GDPR，HIPAA）。 与现有系统的集成
• 与现有软件，API和数据格式的无缝集成。
• >部署方法：

>本地：>提供更大的控制权，但需要大量的硬件投资和维护。> 基于云>

：

提供可扩展性和降低的前期成本，但可能会引起数据隐私问题。
• >混合：
结合本地和云资源以保持控制和可扩展性的平衡。
• > LLM生产的>
• ：>
该表总结了llm部署的流行工具：>

使用Langserve langserve简化了LLM应用程序部署。 这是用于部署chatgpt应用程序以汇总文本的分步指南

>安装：
1. >

   （或单个组件）。 还要安装Langchain CLI：> pip install "langserve[all]" pip install -U langchain-cli

设置：

2. 创建一个新应用：

   >
   • 添加软件包：langchain app new my-app
   • 设置环境变量（例如，poetry add langchain-openai langchain langchain-community）。
   >
   • OPENAI_API_KEY
>服务器（
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)

运行服务器：

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

>访问应用程序：
5. 在

   >和API文档上访问操场上的操场 使用Langserve http://127.0.0.1:8100/summarize/playground/http://127.0.0.1:8100/docs

Langserve与监视工具集成在一起。 这是设置监视的方法：

>记录：

>使用python的

模块跟踪应用程序行为。

1. > Prometheus：集成了Prometheus用于公制收集和Grafana以可视化和警觉。logging

2. 健康检查：>实现健康检查端点（例如，）。

   >

3. 错误和异常监视：扩展日志记录以捕获和日志异常。/health

FAQS：

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

非LLLM模型部署：

可伸缩性：
• >通过在Kubernetes或具有自动缩放和负载平衡的云平台上的部署来实现可伸缩性。>
系统要求：
• 要求根据所选的LLM而异；通常，最新的Python版本，足够的内存和CPU以及理想情况下需要GPU。

以上是使用Langserve部署LLM应用程序：逐步指南的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！