FastAPI-Limiter 安装和配置指南

FastAPI-Limiter 安装和配置指南

fastapi-limiter fastapi-limiter 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fastapi-limiter

1. 项目基础介绍和主要编程语言

项目基础介绍

FastAPI-Limiter 是一个用于 FastAPI 路由的请求速率限制工具,它通过 Lua 脚本来实现速率限制功能。该项目旨在帮助开发者轻松地在 FastAPI 应用中实现请求速率限制,以保护服务器免受过多请求的冲击。

主要编程语言

FastAPI-Limiter 主要使用 Python 语言编写。

2. 项目使用的关键技术和框架

关键技术和框架

  • FastAPI: 一个现代、快速(高性能)的 Web 框架,用于构建 API,基于 Python 3.7+ 标准库类型提示。
  • Redis: 一个开源的内存数据结构存储,用作数据库、缓存和消息代理。FastAPI-Limiter 使用 Redis 来存储和更新速率限制状态。
  • Lua 脚本: 用于实现速率限制逻辑的脚本语言。

3. 项目安装和配置的准备工作和详细安装步骤

准备工作

在开始安装和配置 FastAPI-Limiter 之前,请确保你已经安装了以下软件:

  • Python 3.7 或更高版本
  • Redis 服务器
  • pip(Python 包管理工具)

详细安装步骤

步骤 1: 安装 Redis 服务器

如果你还没有安装 Redis 服务器,可以通过以下命令安装:

# 使用 Docker 安装 Redis(推荐)
docker run --name my-redis-server -p 6379:6379 -d redis redis-server --loglevel warning

# 或者在本地安装 Redis
# 对于 Ubuntu/Debian 系统
sudo apt-get update
sudo apt-get install redis-server

# 对于 macOS 系统
brew install redis
步骤 2: 安装 FastAPI-Limiter

使用 pip 安装 FastAPI-Limiter:

pip install fastapi-limiter
步骤 3: 配置 FastAPI 应用

在你的 FastAPI 应用中配置 FastAPI-Limiter。以下是一个简单的示例:

import redis.asyncio as redis
import uvicorn
from contextlib import asynccontextmanager
from fastapi import Depends, FastAPI
from fastapi_limiter import FastAPILimiter
from fastapi_limiter.depends import RateLimiter

@asynccontextmanager
async def lifespan(_: FastAPI):
    redis_connection = redis.from_url("redis://localhost:6379", encoding="utf8")
    await FastAPILimiter.init(redis_connection)
    yield
    await FastAPILimiter.close()

app = FastAPI(lifespan=lifespan)

@app.get("/", dependencies=[Depends(RateLimiter(times=2, seconds=5))])
async def index():
    return {"msg": "Hello World"}

if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("main:app", debug=True, reload=True)

配置说明

  • Redis 连接: 使用 redis.from_url 方法连接到本地 Redis 服务器。
  • 速率限制器: 在路由 / 上配置了一个速率限制器,允许每 5 秒 2 次请求。

运行应用

保存上述代码到 main.py 文件中,然后在终端运行以下命令启动 FastAPI 应用:

uvicorn main:app --reload

现在,你的 FastAPI 应用已经配置了速率限制功能。你可以通过访问 http://127.0.0.1:8000/ 来测试速率限制是否生效。

总结

通过以上步骤,你已经成功安装并配置了 FastAPI-Limiter,为你的 FastAPI 应用添加了请求速率限制功能。希望这篇指南对你有所帮助!

fastapi-limiter fastapi-limiter 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fastapi-limiter

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

<think>好的,用户现在问的是如何使用DeepSeek自己的数据库做二次开发。首先,我需要理解用户的需求。DeepSeek可能是一个大语言模型,类似于LLaMA或GPT,用户想要结合自己的数据库进行二次开发,可能是想定制模型,使其能够访问特定的数据,或者在企业内部应用中使用。 首先,回顾之前的对话历史,用户之前询问了关于GPU选择的详细建议,现在转向了模型的应用开发,可能是在确定硬件配置后,想开始实际的项目开发。用户可能是开发者或者技术团队的成员,需要将模型与自有数据结合,可能用于企业内部的问答系统、数据分析或其他业务场景。 接下来,我需要考虑用户可能的深层需求。用户提到“二次开发”,可能意味着他们希望定制模型,而不仅仅是使用预训练模型。结合自己的数据库,可能需要模型能够访问利用这些数据,比如进行RAG(检索增强生成)、微调模型以适应特定领域,或者构建一个端到端的应用系统。 需要分步骤回答这个问题。首先,可能需要介绍整体流程,比如数据准备、模型选择、微调、RAG集成、部署等。然后,每个步骤详细说明,给出具体的工具方法,比如使用Hugging Face的Transformers库,或者DeepSeek的API。还要考虑用户可能遇到的挑战,比如数据隐私、计算资源限制,以及如何优化模型性能。 此外,用户可能需要代码示例或工具推荐,比如如何连接数据库,如何处理数据,如何配置模型参数。需要确保建议的实用性可操作性,尤其是针对不同规模的企业,可能从个人开发者到企业级应用都有不同的解决方案。 还需要注意DeepSeek的具体情况,比如它是否提供API,是否有开源版本,支持的微调方法,以及如何处理数据隐私问题。如果用户使用的是本地部署的DeepSeek模型,可能需要考虑模型的大小所需的硬件资源,是否与之前建议的GPU配置匹配。 可能还需要提到评估优化,比如如何测试模型在二次开发后的性能,如何进行A/B测试,以及如何监控维护系统。同时,提醒用户注意法律合规问题,尤其是在处理敏感数据时。 最后,总结关键点,确保用户有一个清晰的路线图,从数据准备到部署,每个步骤都有明确的指导。可能还需要提供进一步的帮助选项,比如具体的技术细节或案例,根据用户的具体需求进行深入解答。</think>以下是结合DeepSeek大模型与自有数据库进行二次开发的完整技术方案,涵盖从数据准备到部署落地的全流程: --- ### **一、核心开发流程** ```mermaid graph TD A[数据准备] --> B[模型选择] B --> C[微调训练] C --> D[RAG增强] D --> E[API部署] E --> F[业务集成] ``` --- ### **二、关键步骤详解** #### **1. 数据准备与清洗** - **数据库接入**: ```python # 示例:从SQL数据库加载数据 import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine('postgresql://user:pass@localhost/dbname') query = "SELECT id, content FROM knowledge_base WHERE category='tech'" df = pd.read_sql(query, engine) ``` - **数据格式化**: - 对话数据:转换为`{"instruction":"...", "input":"...", "output":"..."}`格式 - 知识数据:构建`<title, content, embedding>`三元组 #### **2. 模型选型策略** | 模型类型 | 适用场景 | 推荐版本 | |-------------------|----------------------------|-------------------------| | DeepSeek-7B | 通用问答/垂直领域微调 | deepseek-llm-7b-chat | | DeepSeek-MoE-16B | 高推理效率的多任务处理 | deepseek-moe-16b-chat | | DeepSeek-67B | 复杂逻辑推理/专业领域分析 | deepseek-67b-base | #### **3. 微调训练方案** - **LoRA高效微调**: ```python from peft import LoraConfig lora_config = LoraConfig( r=8, lora_alpha=32, target_modules=["q_proj", "v_proj"], lora_dropout=0.05, bias="none" ) ``` - **全参数微调**(需多卡): ```bash # 启动分布式训练 torchrun --nproc_per_node=4 finetune.py \ --model_name deepseek-7b \ --batch_size_per_gpu 4 ``` #### **4. RAG增强实现** - **向量数据库构建**: ```python from langchain.vectorstores import Chroma from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="BAAI/bge-base-zh") vector_db = Chroma.from_documents(docs, embeddings, persist_dir="./chroma_db") ``` - **检索增强推理**: ```python def rag_inference(query): docs = vector_db.similarity_search(query, k=3) context = "\n".join([doc.page_content for doc in docs]) prompt = f"基于以下信息:{context}\n\n问题:{query}" return model.generate(prompt) ``` #### **5. 部署与优化** - **API服务封装**: ```python from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.post("/chat") async def chat_endpoint(request: dict): response = model.generate( request["prompt"], max_length=1024, temperature=0.7 ) return {"response": response} ``` - **性能优化技巧**: - 使用vLLM加速推理:`--tensor_parallel_size 2 --quantization awq` - 开启FlashAttention-2优化 --- ### **三、典型应用场景** #### **1. 企业知识库问答** ```python # 知识检索增强示例 def enterprise_qa(question): # 第一步:从数据库检索 related_knowledge = search_erp_database(question) # 第二步:构造增强prompt prompt_template = """你是一名ERP系统专家,请根据以下信息回答问题: [系统文档] {knowledge} 问题:{question}""" # 第三步:调用微调后的模型 return deepseek_api(prompt_template.format( knowledge=related_knowledge, question=question )) ``` #### **2. 数据库智能查询** ```python # 自然语言转SQL def nl2sql(question): schema = get_db_schema() # 获取数据库schema prompt = f"""将以下问题转换为SQL查询语句: 数据库结构:{schema} 问题:{question} SQL:""" response = model.generate(prompt) return validate_sql(response) # SQL语法校验 ``` #### **3. 私有化数据分析** ```python # 自动化报告生成 def generate_report(metrics): raw_data = fetch_from_dwh(metrics) # 数据仓库查询 insights = model.generate(f"分析以下数据:{raw_data},总结3个关键结论") return format_as_html(insights) ``` --- ### **四、安全与合规建议** 1. **数据脱敏处理**: ```python from presidio_analyzer import AnalyzerEngine analyzer = AnalyzerEngine() results = analyzer.analyze(text=text, language="zh") ``` 2. **访问控制**: - 基于角色的API访问权限(RBAC) - 请求频率限制:`FastAPI-Limiter` 3. **审计日志**: ```python @app.middleware("http") async def log_requests(request, call_next): start_time = time.time() response = await call_next(request) log_db.insert({ "path": request.url.path, "status": response.status_code, "latency": time.time()-start_time }) return response ``` --- ### **五、硬件配置推荐** 根据GPU选择指南(参考前文),典型配置方案: - **开发环境**:RTX 4090 24GB(本地调试7B模型) - **生产环境**: - 中小规模:2×A100 80GB(支持70B模型推理) - 企业级:8×H100 80GB集群(千亿模型训练) --- 如果需要具体场景的代码实现(如与MySQL/Oracle的深度集成),或希望获得某行业(金融/医疗/制造)的定制方案,可进一步说明需求细节。
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