【AI大模型应用开发】【LangChain系列】7. LangServe：轻松将你的LangChain程序部署成服务-慈云数据

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LangServe 用于将 Chain 或者 Runnable 部署成一个 REST API 服务。

0. 安装

同时安装langserve的服务端和客户端。
```
pip install "langserve[all]"
```
- 只安装客户端
```
pip install "langserve[client]"
```
  - 只安装服务端
```
pip install "langserve[server]"
```
    1. 代码及运行结果
    
    1.1 服务端代码
```
import os
# 加载 .env 到环境变量
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
_ = load_dotenv(find_dotenv())
#!/usr/bin/env python
from fastapi import FastAPI
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langserve import add_routes
import uvicorn
app = FastAPI(
  title="LangChain Server",
  version="1.0",
  description="A simple api server using Langchain's Runnable interfaces",
)
prompt_template = """
我的名字叫【{name}】，我的个人介绍是【{description}】。
请根据我的名字和介绍，帮我想一段有吸引力的自我介绍的句子，以此来吸引读者关注和点赞我的账号。
"""
model = ChatOpenAI()
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(prompt_template)
add_routes(
    app,
    prompt | model,
    path="/self_introduction",
)
if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run(app, host="localhost", port=9999)
```
    从代码来看创建LangServe的重点：
    （1）创建一个FastAPI实例：app
    （2）add_routes函数直接将app, chain, path加进去
    - path：访问路径（接口）
      （3）通过 uvicorn.run 跑起来
      注意上面的访问路径为/self_introduction，端口为9999，客户端要与之对应。
      
      运行之后：
      
      补充知识：Uvicorn是什么？
      - 基于 uvloop 和 httptools 构建的非常快速的 ASGI 服务器
      - 它不是一个 Web 框架，而是一个服务器，这是 FastAPI 框架提供的东西
      - 它是 FastAPI 的推荐使用的服务器
        1.2 客户端代码
        
        import requests response = requests.post( "http://localhost:9999/self_introduction/invoke", json={'input': {'name': '同学小张', 'description': '热爱AI，持续学习，持续干货输出'}} ) print(response.json())
        
        就是发送一个post请求，注意url路径和端口号与serve端对应。url路径除了接口后面还加一个invoke，别漏了。
        
        运行之后（请确保你的服务代码先运行起来）：
        
        大功告成。
        
        本文比较简单，通过一个例子带大家看了下LangServe的使用方法。它其实就是将LangChain程序制作成了一个 FastAPI 服务，方便部署和发布。重点在 add_routes 函数。
        
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