一、前言
随LLM技术演进,AI应用开发部署越来越复杂。LangServe应运而生,旨在简化AI服务部署和运维的框架。专为LLM部署和管理而设计;本文旨在讲解LangServe的功能特点和实践运用。
二、概述
LangServe 提供一整套将LLM部署成产品服务的解决方案。可将LLM应用链接入常见Python Web框架(如FastAPI、Pydantic、uvloop、asyncio),进而生成一套RESTful API。LangServe减少开发人员的运维部署任务,使他们可以更专注于LLM应用开发。不仅简化从开发到生产的过渡,还确保服务的高性能和安全性。它提供了包括模型管理器、请求处理器、推理引擎、结果缓存、监控与日志记录以及API网关等各类组件。LangServe的目标是让开发者能够轻松集成、部署和管理AI模型,从零到一无缝地实现LLM应用从原型到产品的过渡。
仓库地址:https://github.com/langchain-ai/langserve
三、功能
多模型支持
LangServe支持部署多种类型的AI模型,包括文本生成、图像识别、语音处理等,开发人员能够按需切换。
高效推理缓存
为了提高响应速度和节省计算资源,LangServe包含了一个高效的结果缓存系统,可以智能地存储和管理热点数据。
安全访问控制
通过角色和策略的管理,LangServe提供了灵活的访问控制机制,确保了服务的安全性和数据的隐私性。
实时监控与日志
内置的监控系统可以实时跟踪服务的运行状态,详尽的日志记录有助于问题的调试和分析。
简洁易用的API接口
LangServe的API设计简洁直观,易于理解和使用,大大减少了开发者的学习成本。
四、REST API 开发
1.环境准备
安装依赖:
pip install "langserve[all]"
该命令包含了服务端和客户端的安装。
设置环境变量:OPENAI_API_KEY=<your valid openai api key>
2.代码开发
简单的翻译接口。除了LangServe,还引入Web框架FastAPI和Web服务器uvicorn:
3.启动
四、Postman调用测试
通常可直接访问 http://localhost:9999/docs,在浏览器在线的接口文档中找到对应的接口,并直接在网页上进行测试。目前由于新的Pydantic版本存在兼容性问题,无法生成OpenAPI文档,因此暂用Postman进行接口测试。
五、客户端调用测试
在后台开发LangServe客户端,进行远程调用REST API。
总结
LangServe作为一款专注于AI模型部署和运维的平台,通过其精心设计的架构和丰富的功能集合,显著降低了AI项目的门槛,提升了开发效率和服务稳定性。无论是初创公司还是大型企业,LangServe都提供了一个可靠的解决方案,以应对AI领域中的挑战和机遇。随着AI技术的不断进步,LangServe将继续在AI服务的革新和发展中扮演关键角色。
作者简介:魔都架构师,多家大厂后端一线研发经验,在分布式系统设计、数据平台架构和AI应用开发等领域都有丰富实践经验。各大技术社区头部专家博主。具有丰富的引领团队经验,深厚业务架构和解决方案的积累。
负责:
- 中央/分销预订系统性能优化
- 活动&券等营销中台建设
- 交易平台及数据中台等架构和开发设计
- 车联网核心平台-物联网连接平台、大数据平台架构设计及优化
- LLM Agent应用开发
- 区块链应用开发
- 大数据开发挖掘经验
- 推荐系统项目
目前主攻市级软件项目设计、构建服务全社会的应用系统。
参考:
- 编程严选网