Verwenden von FastAPI zum Erstellen einer hochleistungsfähigen, produktionsreifen LLM-API: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung

FastAPI, ein modernes, hochleistungsfähiges Python-Webframework, erfreut sich aufgrund seiner Benutzerfreundlichkeit, Geschwindigkeit und automatisch generierten API-Dokumentation großer Beliebtheit. Insbesondere beim Aufbau von Backend-APIs für LLM-Anwendungen (Large Language Model) zeigt FastAPI seine Stärken. Dieser Artikel zeigt Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie mit FastAPI eine produktionsreife LLM-API erstellen und einige Best Practices erkunden.

Warum FastAPI wählen?

FastAPI bietet die folgenden entscheidenden Vorteile beim Aufbau einer API für LLM-Anwendungen:

• Hohe Leistung: Basierend auf ASGI kann FastAPI hochkonkurrierende Anfragen verarbeiten, was für LLM-Anwendungen, die eine schnelle Reaktion erfordern, von entscheidender Bedeutung ist.
• Asynchrone Unterstützung: FastAPI verfügt über integrierte Unterstützung für die Schlüsselwörter async und await, mit denen asynchrone Operationen wie das Aufrufen von LLM-Inferenz bequem verarbeitet und das Blockieren des Hauptthreads vermieden werden kann.
• Automatische API-Dokumentation: FastAPI verwendet OpenAPI und JSON Schema, um automatisch interaktive API-Dokumentation (Swagger UI) zu generieren, sodass Entwickler Ihre API einfach testen und verwenden können.
• Datenvalidierung: FastAPI verwendet Pydantic zur Datenvalidierung, um die Korrektheit der Anfrageparameter sicherzustellen und Fehler zu reduzieren.
• Dependency Injection: Das Dependency-Injection-System von FastAPI erleichtert die Verwaltung und gemeinsame Nutzung von Ressourcen, z. B. LLM-Modellen.
• Aktive Community: FastAPI verfügt über eine große und aktive Community, die Ihnen eine Fülle von Ressourcen und Support bietet.

Vorbereitungen

1. Python installieren: Stellen Sie sicher, dass Sie Python 3.7 oder höher installiert haben.

2. FastAPI und Uvicorn installieren: Verwenden Sie pip, um FastAPI und Uvicorn (ASGI-Server) zu installieren:

   pip install fastapi uvicorn
   

3. LLM-Modell auswählen: Wählen Sie das LLM-Modell aus, das Sie verwenden möchten. Dies kann ein Modell von OpenAI oder ein Open-Source-Modell wie TinyLlama sein. Wenn Sie OpenAI wählen, müssen Sie einen OpenAI-API-Schlüssel abrufen. Wenn Sie TinyLlama wählen, müssen Sie die Modelldatei herunterladen.

Schritt 1: Erstellen einer FastAPI-Anwendung

Erstellen Sie eine Datei namens main.py und fügen Sie den folgenden Code hinzu:

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI(title="LLM API", description="Eine einfache API zur Interaktion mit LLMs.")

class InputText(BaseModel):
    text: str

class OutputText(BaseModel):
    generated_text: str

Dieser Code definiert eine FastAPI-Anwendung und zwei Pydantic-Modelle: InputText zum Empfangen von Eingabetext und OutputText zum Zurückgeben des generierten Texts.

Schritt 2: Hinzufügen der LLM-Inferenzlogik

Fügen Sie die entsprechende Inferenzlogik basierend auf dem von Ihnen ausgewählten LLM-Modell hinzu. Hier ist ein Beispiel für die Verwendung der OpenAI-API:

import openai
import os

# OpenAI-API-Schlüssel abrufen
openai.api_key = os.environ.get("OPENAI_API_KEY")  # Es wird empfohlen, Umgebungsvariablen zu verwenden
```@app.post("/generate", response_model=OutputText)
async def generate_text(input_text: InputText):
    """
    Generates text based on the input text using OpenAI.
    """
    try:
        response = openai.Completion.create(
            engine="text-davinci-003", # Modell auswählen
            prompt=input_text.text,
            max_tokens=150,
            n=1,
            stop=None,
            temperature=0.7,
        )
        generated_text = response.choices[0].text.strip()
        return OutputText(generated_text=generated_text)
    except Exception as e:
        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))

Diese Code definiert eine /generate Route, die ein InputText Objekt als Eingabe empfängt, die OpenAI API aufruft, um Text zu generieren, und den generierten Text als OutputText Objekt zurückgibt. Achten Sie darauf, text-davinci-003 durch das von Ihnen gewählte passende Modell zu ersetzen.

Wenn Sie lokale Modelle wie TinyLlama verwenden, müssen Sie die entsprechenden Bibliotheken installieren, z. B. transformers, und das Modell in den Speicher laden. Ein Codebeispiel ist wie folgt:

from transformers import pipeline
import torch

generator = pipeline('text-generation', model="TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0", torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto")

@app.post("/generate", response_model=OutputText)
async def generate_text(input_text: InputText):
    """
    Generates text based on the input text using TinyLlama.
    """
    try:
        generated_text = generator(input_text.text, max_length=50, do_sample=True, temperature=0.7)[0]['generated_text']
        return OutputText(generated_text=generated_text)
    except Exception as e:
        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))

Schritt 3: Ausführen der FastAPI-Anwendung

Führen Sie die FastAPI-Anwendung mit Uvicorn aus:

uvicorn main:app --reload
```Dies startet einen lokalen Server, auf dem Sie die automatisch generierte API-Dokumentation unter `http://127.0.0.1:8000/docs` einsehen können. Der Parameter `--reload` startet den Server nach Codeänderungen automatisch neu, was die Entwicklung erleichtert.

## Schritt 4: Testen der API

Verwenden Sie die API-Dokumentation oder Tools wie curl, um Ihre API zu testen. Senden Sie beispielsweise eine POST-Anfrage mit curl:

```bash
curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{"text": "Tell me a joke about cats."}' http://127.0.0.1:8000/generate

Sie sollten eine JSON-Antwort mit dem generierten Text erhalten.

Schritt 5: Produktionsbereitstellung

Stellen Sie Ihre FastAPI-Anwendung in einer Produktionsumgebung bereit, z. B.:

• Docker: Verwenden Sie Docker, um Ihre Anwendung zu containerisieren, was die Bereitstellung und Verwaltung vereinfacht.
• Cloud-Plattform: Stellen Sie sie auf einer Cloud-Plattform wie AWS, Google Cloud Platform oder Azure bereit. Die erwähnten Azure Cosmos DB und Azure Functions können verwendet werden, um eine serverlose API zu erstellen. Modal kann auch verwendet werden, um automatisch skalierende FastAPI-Anwendungen bereitzustellen.
• Server: Stellen Sie sie auf Ihrem eigenen Server bereit.

Best Practices

• Verwenden Sie Umgebungsvariablen, um sensible Informationen zu speichern: Codieren Sie sensible Informationen wie API-Schlüssel nicht fest im Code, sondern verwenden Sie Umgebungsvariablen.
• Fügen Sie Protokollierung hinzu: Verwenden Sie das Protokollierungsmodul, um den Betriebsstatus der API zu protokollieren, was die Fehlersuche und Überwachung erleichtert.
• Fügen Sie Fehlerbehandlung hinzu: Verwenden Sie try...except-Blöcke, um mögliche Ausnahmen zu behandeln und geeignete Fehlermeldungen zurückzugeben.
• Ratenbegrenzung: Verwenden Sie eine Ratenbegrenzung, um zu verhindern, dass die API missbraucht wird. Für FastAPI sind einige vorgefertigte Ratenbegrenzungsbibliotheken verfügbar.
• Caching: Für wiederholte Anfragen können Sie Caching verwenden, um die Leistung zu verbessern.
• Überwachung: Verwenden Sie Überwachungstools, um die Leistung und Verfügbarkeit der API zu überwachen.

Erweiterte Techniken

• Asynchrone Verarbeitung: Verwenden Sie für zeitaufwändige LLM-Inferenz die Schlüsselwörter async und await für die asynchrone Verarbeitung, um zu vermeiden, dass der Hauptthread blockiert wird.
• Streaming-Antwort: Verwenden Sie StreamingResponse, um den generierten Text in Echtzeit zurückzugeben und die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern.
• Mehrere Threads/Mehrere Prozesse: Verwenden Sie für CPU-intensive LLM-Inferenz mehrere Threads oder mehrere Prozesse, um die Leistung zu verbessern.
• GPU-Beschleunigung: Wenn Ihr LLM-Modell die GPU-Beschleunigung unterstützt, können Sie CUDA oder andere GPU-Beschleunigungsbibliotheken verwenden, um die Inferenzgeschwindigkeit zu erhöhen.

FazitFastAPI ist ein leistungsstarkes Werkzeug zum Erstellen von hochperformanten, produktionsreifen LLM-APIs. Mit dieser Anleitung können Sie schnell eine LLM-API einrichten und diese an Ihre Bedürfnisse anpassen und optimieren. Denken Sie daran, dass kontinuierliches Lernen und Üben der Schlüssel zum Erfolg als LLM-Anwendungsentwickler ist. Das im Artikel erwähnte Hornbeam ist ebenfalls ein beachtenswerter ASGI-Server, der angeblich schneller und stabiler als Gunicorn ist und zum Bereitstellen von FastAPI-Anwendungen verwendet werden kann.