fastagent: инструмент, упрощающий отправку вашего агента в производство.
Документация
Предупреждение
FastAgent в настоящее время находится в активной разработке и находится на стадии альфа-версии. В настоящее время ему не хватает функций безопасности SSL и CORS, а также комплексного тестирования, необходимого для производственного развертывания.
Вы можете установить проект с помощью pip: (скоро будет доступно на PyPI)
pip install git+https://github.com/bastienpo/fastagent.git
Сначала создайте простое приложение LangChain.
Давайте создадим файл app.py с простейшим исполняемым файлом langchain, который вы только можете создать, состоящим из большой языковой модели.
# 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" )
Затем вам необходимо инициализировать файл конфигурации fastagent (fastagent.toml), используя следующую команду:
fastagent init
Вам нужно будет обновить поле приложения в разделе проекта, чтобы оно соответствовало пути вашего приложения в форме:
<module_path>:<module_attribute>
в вашем случае это будет myapplication.app:chain
Если вы решили использовать базу данных в своей конфигурации, вы можете использовать команду setup
для создания таблиц и настройки базы данных.
fastagent setup
Когда вы будете готовы к разработке или отправке, вы можете запустить рабочий сервер:
fastagent dev # fastagent run
Разница между командами dev
и run
заключается в том, что dev
перезагружает сервер при изменении кода и регистрируется на консоли, а run
создает образ докера и обслуживает приложение.
Текущая дорожная карта проекта:
Примечание
Проект все еще находится в активной разработке, и его дизайн может быть изменен. Я делаю это только как личный проект, потому что мне было интересно, как отправить агента в производство. Не стесняйтесь внести свой вклад или оставить отзыв. Я действительно открыт для любых предложений.
Ближайшее будущее:
Долгосрочная перспектива:
Некоторые ресурсы о зависимостях, используемых в проекте, и благодарность сопровождающим проектов за их работу.
Проект вдохновлен LitServe.