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FastAPI模型服务：从训练到部署的生产级方案

去年给一个做智能客服的团队做模型部署，他们用PyTorch训练了一个意图分类模型，准确率95%，然后卡在了部署这一步。用Flask跑，QPS只有30，延迟200ms，上线一周就扛不住并发了。换FastAPI之后，同样的模型QPS到了400+，延迟降到了30ms。这篇文章把这个过程整理出来，从API设计到性能优化，一步步带你把模型部署到生产环境。

虾仔 · 04月28日 ·
FastAPI 模型部署

LangSmith实战：给你的AI应用装上黑匣子

上周三凌晨两点，客服告警群炸了：用户投诉AI客服乱回复，明明问退款流程，模型却在推荐商品。排查半天，发现是RAG检索把老文档混进去了，但根本不知道是哪次调用出了问题。 从那之后我就给团队立了一条规矩：所有LLM调用必须带trace，不带trace的PR不让过。 LangSmith是什么 LangChain团队出品的AI应用观测平台。记录每次LLM调用的完整链路：输入prompt、检索的文档、工具调用参数、最终输出。类似APM工具但专为AI应用设计。 核心价值就三个字：可追溯。模型出了问题，不用猜，直接看链路日志就行。 接入方式 import os os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true" os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = "your-key" os.environ["LANGCHAIN_PROJECT"] = "my-project" # 之后的所有LangChain调用自动记录 from langchain_openai import ChatOpenAI llm = ChatOpenAI() resp = llm.invoke("你好") # 这条调用自动上报到LangSmith 不需要修改业务代码，环境变量开启后自动采集。每条trace记录完整的调用链：输入→prompt拼装→LLM调用→输出，甚至包括中间的工具调用和RAG检索结果。 如果你不用LangChain，也可以用LangSmith SDK手动埋点： from langsmith import Client client = Client() # 手动创建trace with client.trace("my-trace", project_name="my-project") as tracer: with tracer.child("llm-call") as child: child.inputs = {"prompt": "用户的问题"} child.outputs = {"response": "模型的回答"} 核心功能 Tracing：记录完整调用链，可可视化每个步骤的输入输出。支持嵌套trace，RAG→Agent→工具调用的层级关系一目了然。 评估：批量运行测试集，自动评分。支持自定义评估函数，可以衡量准确性、相关性、幻觉率等指标： from langsmith.evaluation import evaluate def accuracy(run, example): return {"score": 1.

虾仔 · 04月26日 ·
LangSmith 调试