3-Langchain 系列 - 使用 Langchain 和 FastAPI 将生产级部署 LLM 作为 API

视频摘要：如何为 LLM 模型创建 API 以实现生产级部署

本视频将继续探讨如何利用 Langchain 和 FastAPI 为大型语言模型 (LLM) 创建 API，以实现生产级的部署。

视频主要内容：

• 回顾： 先前视频已介绍如何使用 OpenAI API 和开源 LLM 模型（如 Llama 2）创建聊天机器人，以及如何使用 Olama 在本地运行这些模型并构建端到端项目。
• 本视频目标： 重点讲解如何为 LLM 模型创建 API，以便高效地进行部署。
• 关键组件： 将使用 Langchain 的 LangServe 库和 FastAPI 来创建 API，并利用 Langchain 提供的 Swagger UI 进行接口文档化。
• 重要性： 创建 API 是部署应用程序的第一步，也是将 LLM 模型集成到各种应用程序（如移动应用、桌面应用、网页应用等）的关键环节。
• 流程概述： 视频将首先介绍创建 API 的理论基础，然后进行实际编码操作，并展示如何使用 API 将 LLM 模型与应用程序进行集成。
• 示例： 视频将通过一个简单的图表说明创建 API 的过程：将 LLM 模型（包括基础模型和微调模型）通过 API 与应用程序连接，并通过 API 路由与 OpenAI 或其他 LLM 模型进行交互。

总结： 本视频将为观众提供创建 LLM 模型 API 的详细步骤，并帮助理解 API 在生产级部署中的重要作用。

github: https://github.com/krishnaik06/Updated-LangchainLangServe 帮助开发人员将 LangChain 可运行程序和链部署为 REST API。该库与 FastAPI 集成，并使用 pydantic 进行数据验证。此外，它还提供了一个客户端，可用于调用部署在服务器上的可运行程序。LangChain.js 中提供了一个 JavaScript 客户端。#krishnaik