1.0 LLM API設計と実装ガイド | Flask & FastAPIチュートリアル

1.0 LLMを使ったAPIの設計と実装

このセクションでは、LLM（大規模言語モデル）を利用したAPIの設計と実装について解説します。FlaskやFastAPIなどのPythonフレームワークを活用し、効率的なAPIを構築する方法を学びます。また、LLM推論APIのスケーリングやキャッシュ戦略についても説明します。

1.1 FlaskまたはFastAPIを使ったAPIの基本設計

FlaskやFastAPIを使い、APIエンドポイントにLLM推論を組み込む方法を紹介します。


# FastAPIを使用したシンプルなLLM API例
from fastapi import FastAPI
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

app = FastAPI()
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2")

@app.post("/predict")
async def predict(input_text: str):
    input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
    output = model.generate(input_ids, max_length=50)
    response_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
    return {"response": response_text}

1.2 LLM推論APIのスケーリング

推論APIのスケーリングには、GunicornやUvicornの活用、負荷分散の設定が推奨されます。


# Gunicornを使ったAPIスケーリング例
gunicorn -w 4 -k uvicorn.workers.UvicornWorker myapi:app --bind 0.0.0.0:8000

1.3 キャッシュ戦略

Redisキャッシュを活用して、推論結果を保存し、APIの応答速度を改善します。


# Redisを使ったキャッシュの実装例
import redis

cache = redis.Redis(host="localhost", port=6379, db=0)

@app.post("/predict")
async def predict(input_text: str):
    cached_response = cache.get(input_text)
    if cached_response:
        return {"response": cached_response.decode()}

    input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
    output = model.generate(input_ids, max_length=50)
    response_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
    cache.set(input_text, response_text)
    return {"response": response_text}

次のセクション「LLM API設計：FlaskとFastAPIの活用」に進みましょう。このセクションでは、FlaskやFastAPIを使った実践的なAPI設計の手法を紹介し、より高度なLLMアプリケーションの構築方法を学びます。

公開日: 2024-11-02

最終更新日: 2025-03-10

バージョン: 1