【开源项目教程】 llama-agents（现更名为llama_deploy）快速入门指南

【开源项目教程】 llama-agents（现更名为llama_deploy）快速入门指南

【免费下载链接】llama-agents 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llama-agents

本指南旨在帮助您深入了解并快速上手由run-llama维护的开源项目llama-agents（已重命名为llama_deploy），它是一个异步优先框架，专注于部署、扩展以及生产化基于llama_index的工作流驱动的多服务系统。本文档将详细讲解项目的目录结构、启动文件和配置文件，以便您能够顺利地在自己的项目中集成和管理这个强大的工具。

1. 项目目录结构及介绍

项目根目录主要内容：

• docs: 包含项目文档，对开发者至关重要，指导如何构建和部署工作流。
• e2e_tests: 端到端测试代码，确保功能完整性。
• examples: 示例代码，展示了如何创建和部署基础工作流。
• llama_deploy: 核心源码所在，包含了部署逻辑和服务定义。
• tests: 单元测试代码，用于验证代码质量。
• .gitignore, LICENSE, Makefile, poetry.lock, pyproject.toml: 标准的Git忽略文件、许可证、构建和依赖管理相关文件。
• README.md: 项目简介，快速了解项目目的和核心特性。
• system_diagram.png: 系统架构图，直观展示组件间关系。

2. 项目的启动文件介绍

llama_deploy没有单一的“启动文件”，它的部署是通过Python脚本来实现，利用其提供的API进行动态配置与部署。不过，在实际应用中，通常会有一个入口脚本或命令行工具来执行部署操作。例如，从示例代码可以看出，部署核心系统和工作流时，开发者需要编写类似的异步函数，并调用deploy_core和deploy_workflow函数。这些函数启动了控制平面、消息队列以及注册工作流程的服务。

• 示例入口脚本简化版:

async def deploy_example():
    # 部署核心系统
    await deploy_core(...)
    
    # 部署一个特定的流程
    await deploy_workflow(...)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(deploy_example())

3. 项目的配置文件介绍

llama_deploy更多依赖于代码中的配置对象而不是独立的配置文件。配置主要通过创建如ControlPlaneConfig, WorkflowServiceConfig, 和特定的消息队列配置（如SimpleMessageQueueConfig）等类的实例来实现。这允许灵活地在代码级别指定端口、主机名、服务名等关键参数，以适应不同的部署环境和需求。

• 配置示例:

  from llama_deploy import ControlPlaneConfig, SimpleMessageQueueConfig
  
  # 用于部署核心系统
  control_plane_config = ControlPlaneConfig()
  
  # 配置简单的消息队列
  message_queue_config = SimpleMessageQueueConfig()
  
  # 工作流服务配置
  workflow_config = WorkflowServiceConfig(
      host="localhost", port=8002, service_name="example_service"
  )
  

在更复杂的场景下，理论上也可以通过外部配置文件加载这些配置值，但这需要开发者自己实现读取和注入配置的逻辑。

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通过上述介绍，您现在应该对llama-agents（llama_deploy）的结构、启动机制和配置方式有了基本的认识，可进一步深入阅读官方文档和源码，以掌握其详尽特性和高级用法。

【免费下载链接】llama-agents 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llama-agents