FastAPI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ, ਉਤਪਾਦਨ-ਤਿਆਰ LLM API ਬਣਾਉਣਾ: ਇੱਕ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਗਾਈਡ

FastAPI, ਇੱਕ ਆਧੁਨਿਕ, ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲਾ Python ਵੈੱਬ ਫਰੇਮਵਰਕ, ਆਪਣੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਅਸਾਨੀ, ਗਤੀ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ API ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਮਸ਼ਹੂਰ ਹੈ। ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ LLM (Large Language Model) ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਬੈਕਐਂਡ API ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, FastAPI ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਫਾਇਦਾ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਲੇਖ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਉਤਪਾਦਨ-ਤਿਆਰ LLM API ਬਣਾਉਣ ਲਈ FastAPI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਸਿਖਾਏਗਾ, ਅਤੇ ਕੁਝ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੇਗਾ।

FastAPI ਕਿਉਂ ਚੁਣੋ?

LLM ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ API ਬਣਾਉਣ ਵੇਲੇ, FastAPI ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਮੁੱਖ ਫਾਇਦੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ:

• ਉੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ: ASGI 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ, FastAPI ਉੱਚ-ਸਮਕਾਲੀ ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਤੇਜ਼ ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਵਾਲੀਆਂ LLM ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
• ਅਸਿੰਕਰੋਨਸ ਸਹਾਇਤਾ: FastAPI ਵਿੱਚ async ਅਤੇ await ਕੀਵਰਡਸ ਲਈ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਸਹਾਇਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਅਸਿੰਕਰੋਨਸ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ LLM ਅਨੁਮਾਨ ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰਨਾ, ਮੁੱਖ ਥ੍ਰੈੱਡ ਨੂੰ ਬਲੌਕ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਚਣਾ।
• ਆਟੋਮੈਟਿਕ API ਦਸਤਾਵੇਜ਼: FastAPI OpenAPI ਅਤੇ JSON Schema ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ API ਦਸਤਾਵੇਜ਼ (Swagger UI) ਆਪਣੇ ਆਪ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ API ਦੀ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
• ਡਾਟਾ ਵੈਲੀਡੇਸ਼ਨ: FastAPI ਬੇਨਤੀ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਡਾਟਾ ਵੈਲੀਡੇਸ਼ਨ ਲਈ Pydantic ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• ਨਿਰਭਰਤਾ ਟੀਕਾ: FastAPI ਦੀ ਨਿਰਭਰਤਾ ਟੀਕਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਸਰੋਤਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ LLM ਮਾਡਲਾਂ, ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
• ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਸਰਗਰਮੀ: FastAPI ਕੋਲ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਅਤੇ ਸਰਗਰਮ ਭਾਈਚਾਰਾ ਹੈ, ਜੋ ਭਰਪੂਰ ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਤਿਆਰੀ

1. Python ਇੰਸਟਾਲ ਕਰੋ: ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਤੁਸੀਂ Python 3.7 ਜਾਂ ਇਸ ਤੋਂ ਉੱਚਾ ਵਰਜਨ ਇੰਸਟਾਲ ਕੀਤਾ ਹੈ।

2. FastAPI ਅਤੇ Uvicorn ਇੰਸਟਾਲ ਕਰੋ: FastAPI ਅਤੇ Uvicorn (ASGI ਸਰਵਰ) ਨੂੰ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰਨ ਲਈ pip ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ:

   pip install fastapi uvicorn
   

3. LLM ਮਾਡਲ ਚੁਣੋ: ਉਹ LLM ਮਾਡਲ ਚੁਣੋ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਵਰਤਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ। ਇਹ OpenAI ਦਾ ਮਾਡਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਇਹ TinyLlama ਵਰਗਾ ਇੱਕ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਮਾਡਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ OpenAI ਚੁਣਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ OpenAI API ਕੁੰਜੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ TinyLlama ਚੁਣਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਾਡਲ ਫਾਈਲ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਕਦਮ 1: ਇੱਕ FastAPI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਬਣਾਓ

main.py ਨਾਮ ਦੀ ਇੱਕ ਫਾਈਲ ਬਣਾਓ, ਅਤੇ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤਾ ਕੋਡ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ:

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI(title="LLM API", description="LLMs ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ API।")

class InputText(BaseModel):
    text: str

class OutputText(BaseModel):
    generated_text: str

ਇਹ ਕੋਡ ਇੱਕ FastAPI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਦੋ Pydantic ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ: InputText ਇਨਪੁਟ ਟੈਕਸਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, OutputText ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਲਈ।

ਕਦਮ 2: LLM ਅਨੁਮਾਨ ਲਾਜ਼ੀਕਲ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ

ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਚੁਣੇ ਗਏ LLM ਮਾਡਲ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਸੰਬੰਧਿਤ ਅਨੁਮਾਨ ਲਾਜ਼ੀਕਲ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਇੱਥੇ OpenAI API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ:

import openai
import os

# OpenAI API ਕੁੰਜੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ
openai.api_key = os.environ.get("OPENAI_API_KEY")  # ਵਾਤਾਵਰਣ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ
```@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", # ਮਾਡਲ ਚੁਣੋ
            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))

ਇਹ ਕੋਡ ਇੱਕ /generate ਰੂਟ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਇਨਪੁਟ ਵਜੋਂ ਇੱਕ InputText ਆਬਜੈਕਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, OpenAI API ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਇੱਕ OutputText ਆਬਜੈਕਟ ਵਜੋਂ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਧਿਆਨ ਦਿਓ ਕਿ text-davinci-003 ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਪਸੰਦ ਦੇ ਢੁਕਵੇਂ ਮਾਡਲ ਨਾਲ ਬਦਲੋ।

ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ TinyLlama ਵਰਗੇ ਸਥਾਨਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ transformers, ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਮੈਮੋਰੀ ਵਿੱਚ ਲੋਡ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਕੋਡ ਉਦਾਹਰਣ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ:

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))

ਕਦਮ 3: FastAPI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਚਲਾਓ

Uvicorn ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ FastAPI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਚਲਾਓ:

uvicorn main:app --reload
```ਇਹ ਇੱਕ ਲੋਕਲ ਸਰਵਰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੇਗਾ, ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਵਿੱਚ `http://127.0.0.1:8000/docs` 'ਤੇ ਜਾ ਕੇ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ API ਡੌਕੂਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ। `--reload` ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਸਰਵਰ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਰੀਸਟਾਰਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਲਈ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਹੈ।

## ਕਦਮ 4: API ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ

ਆਪਣੀ API ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ API ਡੌਕੂਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਜਾਂ curl ਵਰਗੇ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ POST ਬੇਨਤੀ ਭੇਜਣ ਲਈ curl ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ:

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

ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ JSON ਜਵਾਬ ਮਿਲਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਟੈਕਸਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੇ।

ਕਦਮ 5: ਉਤਪਾਦਨ ਡਿਪਲੋਇਮੈਂਟ

FastAPI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਉਤਪਾਦਨ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਡਿਪਲਾਈ ਕਰੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ:

• Docker: ਆਪਣੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਡੌਕਰ ਕੰਟੇਨਰਾਈਜ਼ ਕਰੋ, ਜੋ ਕਿ ਡਿਪਲਾਈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਹੈ।
• ਕਲਾਊਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ: ਕਲਾਊਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਡਿਪਲਾਈ ਕਰੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ AWS, Google Cloud Platform ਜਾਂ Azure। Azure Cosmos DB ਅਤੇ Azure Functions, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਲੇਖ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਰਵਰ ਰਹਿਤ API ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। Modal ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਆਟੋ-ਸਕੇਲਿੰਗ FastAPI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਡਿਪਲਾਈ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
• ਸਰਵਰ: ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਸਰਵਰ 'ਤੇ ਡਿਪਲਾਈ ਕਰੋ।

ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸ

• ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ: API ਕੁੰਜੀਆਂ ਵਰਗੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਹਾਰਡਕੋਡ ਨਾ ਕਰੋ, ਸਗੋਂ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
• ਲਾਗਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ: API ਦੀ ਚੱਲ ਰਹੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਨ ਲਈ ਲਾਗਿੰਗ ਮੋਡੀਊਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਜੋ ਕਿ ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਲਈ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਹੈ।
• ਗਲਤੀ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ: ਸੰਭਾਵਿਤ ਅਸਧਾਰਨਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹੈਂਡਲ ਕਰਨ ਲਈ try...except ਬਲਾਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਢੁਕਵੀਂ ਗਲਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਾਪਸ ਕਰੋ।
• ਰੇਟ ਸੀਮਾ: API ਦੀ ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਰੇਟ ਸੀਮਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। FastAPI ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਤਿਆਰ ਰੇਟ ਸੀਮਾ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਉਪਲਬਧ ਹਨ।
• ਕੈਸ਼ਿੰਗ: ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਬੇਨਤੀਆਂ ਲਈ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੈਸ਼ਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
• ਨਿਗਰਾਨੀ: API ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਉਪਲਬਧਤਾ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਲਈ ਨਿਗਰਾਨੀ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।

ਉੱਨਤ ਤਕਨੀਕਾਂ

• ਅਸਿੰਕਰੋਨਸ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ: ਸਮਾਂ ਲੈਣ ਵਾਲੀ LLM ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ, ਮੁੱਖ ਥ੍ਰੈੱਡ ਨੂੰ ਬਲੌਕ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ async ਅਤੇ await ਕੀਵਰਡਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਸਿੰਕਰੋਨਸ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਰੋ।
• ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਜਵਾਬ: ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਜਵਾਬ (StreamingResponse) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਰੀਅਲ ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
• ਮਲਟੀਥ੍ਰੈਡਿੰਗ/ਮਲਟੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ: CPU ਇੰਟੈਂਸਿਵ LLM ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਲਟੀਥ੍ਰੈਡਿੰਗ ਜਾਂ ਮਲਟੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
• GPU ਐਕਸਲਰੇਸ਼ਨ: ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡਾ LLM ਮਾਡਲ GPU ਐਕਸਲਰੇਸ਼ਨ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਗਤੀ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ CUDA ਜਾਂ ਹੋਰ GPU ਐਕਸਲਰੇਸ਼ਨ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਸਿੱਟਾFastAPI ਇੱਕ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ, ਉਤਪਾਦਨ-ਲਈ ਤਿਆਰ LLM API ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਹੈ। ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਗਾਈਡ ਰਾਹੀਂ, ਤੁਸੀਂ ਜਲਦੀ ਹੀ ਇੱਕ LLM API ਸਥਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਵਧਾ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਯਾਦ ਰੱਖੋ, ਨਿਰੰਤਰ ਸਿੱਖਣਾ ਅਤੇ ਅਭਿਆਸ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਵਧੀਆ LLM ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਡਿਵੈਲਪਰ ਬਣਨ ਦੀ ਕੁੰਜੀ ਹੈ। ਲੇਖ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ Hornbeam ਵੀ ਇੱਕ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ASGI ਸਰਵਰ ਹੈ, ਜੋ Gunicorn ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸਥਿਰ ਹੋਣ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ FastAPI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।