大语言模型应用部署与监控全解析

### 大语言模型应用部署与监控全解析 #### 1. 大语言模型应用部署概述 随着大语言模型（LLM）在各领域的应用日益广泛，了解如何将模型和应用有效部署到生产环境变得至关重要。部署服务和框架能够帮助克服技术障碍，将生成式AI的LLM应用投入生产有多种方式。 生产部署需要对生成式AI生态系统进行研究并具备相关知识，该生态系统涵盖以下方面： - **模型与LLM即服务**：LLM和其他模型可以在本地运行，也可以作为API在供应商提供的基础设施上使用。 - **推理启发式方法**：如检索增强生成（RAG）、思维树等。 - **向量数据库**：辅助为提示检索上下文相关信息。 - **提示工程工具**：便于进行上下文学习，无需昂贵的微调或敏感数据。 - **预训练和微调**：用于针对特定任务或领域进行专业化的模型。 - **提示日志记录、测试和分析**：受了解和改进LLM性能需求启发而兴起的领域。 - **自定义LLM栈**：一套用于塑造和部署基于LLM的解决方案的工具。 LLM通常通过外部LLM提供商或自托管模型来使用。使用外部提供商时，计算负担由OpenAI或Anthropic等公司承担，而LangChain则有助于实现业务逻辑。不过，自托管开源LLM可以显著降低成本、减少延迟并解决隐私问题。 #### 2. 部署工具和框架 有许多工具和框架可用于部署LLM应用，以下是一些常见的工具和框架及其特点： | 名称 | 描述 | 类型 | | --- | --- | --- | | Streamlit | 用于构建和部署Web应用的开源Python框架 | 框架 | | Gradio | 可将模型包装在界面中并托管在Hugging Face上 | 框架 | | Chainlit | 用于构建和部署类似ChatGPT的对话式应用 | 框架 | | Apache Beam | 用于定义和编排数据处理工作流的工具 | 框架 | | Vercel | 用于部署和扩展Web应用的平台 | 云服务 | | FastAPI | 用于构建API的Python Web框架 | 框架 | | Fly.io | 具有自动扩展和全球CDN的应用托管平台 | 云服务 | | DigitalOcean App Platform | 用于构建、部署和扩展应用的平台 | 云服务 | | Google Cloud | 如Cloud Run等用于托管和扩展容器化应用的服务 | 云服务 | | Steamship | 用于部署和扩展模型的ML基础设施平台 | 云服务 | | Langchain - Serve | 将LangChain代理作为Web API提供服务的工具 | 框架 | | BentoML | 用于模型服务、打包和部署的框架 | 框架 | | OpenLLM | 为商业LLM提供开放API | 云服务 | | Databutton | 用于构建和部署模型工作流的无代码平台 | 框架 | | Azure ML | Azure上用于模型的托管MLOps服务 | 云服务 | | LangServe | 基于FastAPI构建，专门用于LLM应用部署 | 框架 | 运行LLM应用有几个主要要求： - 可扩展的基础设施，以处理计算密集型模型和潜在的流量高峰。 - 低延迟，以实现模型输出的实时服务。 - 持久存储，用于管理长时间对话和应用状态。 - API，用于集成到终端用户应用程序中。 - 监控和日志记录，以跟踪指标和模型行为。 为了保持成本效益，可采取一些策略，如自托管模型、根据流量自动扩展资源分配、使用现货实例、独立扩展和批量请求以更好地利用GPU资源。选择工具和基础设施时，需要在这些要求之间进行权衡，灵活性和易用性非常重要，因为ML和LLM领域具有动态性，需要能够快速迭代。 为了实现最大程度的灵活性，可以使用基础设施即代码（IaC）工具，如Terraform、CloudFormation或Kubernetes YAML文件，可靠且快速地重建基础设施。此外，持续集成和持续交付（CI/CD）管道可以自动化测试和部署过程，减少错误并促进更快的反馈和迭代。 #### 3. FastAPI Web服务器部署示例 FastAPI是部署Web服务器的热门选择，它是一个现代、高性能的Python Web框架，设计为快速、易用且高效。Lanarky是一个小型开源库，用于部署LLM应用，它为Flask API和Gradio提供了便捷的包装器，只需几行代码就能同时获得REST API端点和浏览器内可视化。 以下是使用Lanarky实现聊天机器人Web服务器的步骤： 1. **导入必要的依赖项**： ```python from fastapi import FastAPI from langchain import ConversationChain from langchain.chat_models import ChatOpenAI from lanarky import LangchainRouter from starlette.requests import Request from starlette.templating import Jinja2Templates from config import set_environment set_environment() ``` 2. **创建FastAPI应用**： ```python app = FastAPI() ``` 3. **创建ConversationChain实例**： ```python chain = ConversationChain( llm=ChatOpenAI( temperature=0, streaming=True, ), verbose=True, ) ``` 4. **设置模板目录**： ```python templates = Jinja2Templates(directory="webserver/templates") ``` 5. **定义根路径的GET请求处理函数**： ```python @app.get("/") async def get(request: Request): return templates.TemplateResponse("index.html", {"request": request}) ``` 6. **创建LangChainRouter对象并添加路由**： ```python langchain_router = LangchainRouter( langchain_url="/chat", langchain_object=chain, streaming_mode=1 ) langchain_router.add_langchain_api_route( "/chat_json", langchain_object=chain, streaming_mode=2 ) langchain_router.add_langchain_api_websocket_route("/ws", langchain_object=chain) app.include_router(langchain_router) ``` 7. **使用Uvicorn运行应用**： 在终端中运行以下命令： ```bash uvicorn webserver.chat:app –reload ``` 此命令