fastagent : un outil facilitant l'envoi de votre agent en production
Documentation
Avertissement
FastAgent est actuellement en développement actif et en phase alpha. Il manque actuellement des fonctionnalités de sécurité SSL et CORS, ainsi que des tests complets nécessaires au déploiement en production.
Vous pouvez installer le projet en utilisant pip : (bientôt disponible sur PyPI)
pip install git+https://github.com/bastienpo/fastagent.git
Tout d’abord, créez une application LangChain simple.
Créons un fichier app.py avec l'exécutable Langchain le plus simple que vous puissiez créer, composé uniquement d'un grand modèle de langage.
# pip install -qU langchain-mistralai and requires MISTRAL_API_KEY in to be set
from langchain_mistralai import ChatMistralAI
chain = ChatMistralAI ( model = "ministral-3b-latest" )
Ensuite, vous devez initialiser un fichier de configuration fastagent (fastagent.toml) à l'aide de la commande suivante :
fastagent init
Vous devrez mettre à jour le champ application dans la section projet pour qu'il corresponde au chemin de votre candidature dans le formulaire :
<module_path>:<module_attribute>
dans votre cas, ce serait myapplication.app:chain
Si vous décidez d'utiliser une base de données dans votre configuration, vous pouvez utiliser la commande setup
pour créer les tables et configurer la base de données.
fastagent setup
Lorsque vous êtes prêt à développer ou à expédier, vous pouvez démarrer le serveur de production :
fastagent dev # fastagent run
La différence entre les commandes dev
et run
est que dev
rechargera le serveur sur les modifications de code et se connectera à la console, tandis que run
construira une image Docker et servira l'application.
Voici la feuille de route actuelle du projet :
Note
Ce projet est toujours en développement actif et la conception est susceptible de changer. Je le fais uniquement comme projet personnel parce que j'étais curieux de savoir comment envoyer un agent en production. N'hésitez pas à contribuer ou à donner votre avis. Je suis vraiment ouvert à toute suggestion.
Futur proche :
Long terme :
Quelques ressources sur les dépendances utilisées pour le projet et merci aux mainteneurs des projets pour leur travail.
Le projet est inspiré de LitServe.