Een performante, productieklare LLM API bouwen met FastAPI: een stapsgewijze handleiding
Een performante, productieklare LLM API bouwen met FastAPI: een stapsgewijze handleiding
FastAPI, een modern, performant Python Web framework, is populair vanwege zijn gebruiksgemak, snelheid en automatisch gegenereerde API-documentatie. Vooral bij het bouwen van backend API's voor LLM (Large Language Model) applicaties, toont FastAPI zijn sterke punten. Dit artikel leert je stap voor stap hoe je een productieklare LLM API bouwt met FastAPI, en bespreekt enkele best practices.
Waarom kiezen voor FastAPI?
Bij het bouwen van een API voor LLM applicaties biedt FastAPI de volgende belangrijke voordelen:
- Hoge prestaties: Gebaseerd op ASGI kan FastAPI een groot aantal gelijktijdige verzoeken verwerken, wat cruciaal is voor LLM applicaties die een snelle respons vereisen.
- Asynchrone ondersteuning: FastAPI heeft ingebouwde ondersteuning voor de
asyncenawaitkeywords, waardoor asynchrone operaties gemakkelijk kunnen worden afgehandeld, zoals het aanroepen van LLM inference, waardoor de hoofdthread niet wordt geblokkeerd. - Automatische API-documentatie: FastAPI genereert automatisch interactieve API-documentatie (Swagger UI) met behulp van OpenAPI en JSON Schema, waardoor ontwikkelaars je API gemakkelijk kunnen testen en gebruiken.
- Data validatie: FastAPI gebruikt Pydantic voor data validatie, waardoor de correctheid van de request parameters wordt gegarandeerd en fouten worden verminderd.
- Dependency injection: Het dependency injection systeem van FastAPI maakt het gemakkelijk om resources te beheren en te delen, zoals LLM modellen.
- Actieve community: FastAPI heeft een grote en actieve community, waardoor je toegang hebt tot een schat aan resources en ondersteuning.
Voorbereiding
-
Installeer Python: Zorg ervoor dat je Python 3.7 of hoger hebt geïnstalleerd.
-
Installeer FastAPI en Uvicorn: Gebruik pip om FastAPI en Uvicorn (ASGI server) te installeren:
pip install fastapi uvicorn -
Kies een LLM model: Kies het LLM model dat je wilt gebruiken. Dit kan een OpenAI model zijn, of een open-source model, zoals TinyLlama. Als je voor OpenAI kiest, moet je een OpenAI API key verkrijgen. Als je voor TinyLlama kiest, moet je de modelbestanden downloaden.
Stap 1: Maak een FastAPI applicatie
Maak een bestand met de naam main.py en voeg de volgende code toe:
from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
app = FastAPI(title="LLM API", description="A simple API for interacting with LLMs.")
class InputText(BaseModel):
text: str
class OutputText(BaseModel):
generated_text: str
Deze code definieert een FastAPI applicatie en definieert twee Pydantic modellen: InputText om input tekst te ontvangen, en OutputText om de gegenereerde tekst terug te sturen.
Stap 2: Voeg LLM inference logica toe
Voeg de bijbehorende inference logica toe, afhankelijk van het LLM model dat je hebt gekozen. Hier is een voorbeeld met behulp van de OpenAI API:
import openai
import os
# Verkrijg de OpenAI API key
openai.api_key = os.environ.get("OPENAI_API_KEY") # Het is aan te raden om een omgevingsvariabele te gebruiken
@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", # Selecteer model
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))
Deze code definieert een /generate route, die een InputText object als input ontvangt, de OpenAI API aanroept om tekst te genereren, en de gegenereerde tekst als een OutputText object teruggeeft. Let op: vervang text-davinci-003 door het geschikte model dat je wilt gebruiken.
Als je een lokaal model zoals TinyLlama gebruikt, moet je de bijbehorende bibliotheken installeren, bijvoorbeeld transformers, en het model in het geheugen laden. Een codevoorbeeld volgt hieronder:
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))
Stap 3: De FastAPI applicatie uitvoeren
Gebruik Uvicorn om de FastAPI applicatie uit te voeren:
uvicorn main:app --reload
```Dit start een lokale server. Je kunt de automatisch gegenereerde API-documentatie bekijken in je browser via `http://127.0.0.1:8000/docs`. De parameter `--reload` zorgt ervoor dat de server automatisch herstart na code-wijzigingen, wat handig is tijdens de ontwikkeling.
## Stap 4: Test de API
Gebruik de API-documentatie of tools zoals curl om je API te testen. Bijvoorbeeld, gebruik curl om een POST-verzoek te sturen:
```bash
curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{"text": "Tell me a joke about cats."}' http://127.0.0.1:8000/generate
Je zou een JSON-antwoord moeten ontvangen met de gegenereerde tekst.
Stap 5: Productie-implementatie
Implementeer je FastAPI-applicatie in een productieomgeving, bijvoorbeeld:
- Docker: Gebruik Docker om je applicatie te containeriseren, wat de implementatie en het beheer vereenvoudigt.
- Cloudplatform: Implementeer op een cloudplatform, zoals AWS, Google Cloud Platform of Azure. De Azure Cosmos DB en Azure Functions die in de tekst worden genoemd, kunnen worden gebruikt om een serverless API te bouwen. Modal kan ook worden gebruikt om automatisch schaalbare FastAPI-applicaties te implementeren.
- Server: Implementeer op je eigen server.
Best practices
- Gebruik omgevingsvariabelen om gevoelige informatie op te slaan: Hardcode geen gevoelige informatie zoals API-sleutels in de code, maar gebruik in plaats daarvan omgevingsvariabelen.
- Voeg logging toe: Gebruik de logging-module om de operationele status van de API vast te leggen, wat handig is voor debugging en monitoring.
- Voeg foutafhandeling toe: Gebruik
try...except-blokken om mogelijke uitzonderingen af te handelen en passende foutmeldingen terug te geven. - Rate limiting: Gebruik een rate limiter om te voorkomen dat de API wordt misbruikt. Er zijn enkele kant-en-klare rate limiting-bibliotheken beschikbaar voor FastAPI.
- Caching: Voor herhaalde verzoeken kan caching worden gebruikt om de prestaties te verbeteren.
- Monitoring: Gebruik monitoringtools om de prestaties en beschikbaarheid van de API te bewaken.
Geavanceerde tips
- Asynchrone verwerking: Gebruik de sleutelwoorden
asyncenawaitvoor asynchrone verwerking voor tijdrovende LLM-inferentie om te voorkomen dat de hoofdthread wordt geblokkeerd. - Streaming responses: Gebruik streaming responses (StreamingResponse) om de gegenereerde tekst in realtime terug te sturen, waardoor de gebruikerservaring wordt verbeterd.
- Multithreading/Multiprocessing: Voor CPU-intensieve LLM-inferentie kan multithreading of multiprocessing worden gebruikt om de prestaties te verbeteren.
- GPU-versnelling: Als je LLM-model GPU-versnelling ondersteunt, kun je CUDA of andere GPU-versnellingsbibliotheken gebruiken om de inferentiesnelheid te verhogen.
