PyTorch, TensorFlow, FastAPI, LangChain, Hugging Face深度学习框架

PyTorch：研发阶段的灵活性和创新速度

TensorFlow：生产环境的大规模部署稳定性

FastAPI：高性能API服务和系统集成

LangChain：LLM应用的快速开发和编排

Hugging Face：预训练模型的标准化使用和优化

PyTorch - 深度学习研发与部署

企业应用案例：智能客服对话系统

项目背景：金融企业需要构建能理解用户意图、生成自然回复的客服机器人。

解决问题：

• 复杂的序列到序列建模任务
• 实时推理性能要求
• 模型快速迭代和实验管理

import torch
import torch.nn as nn

class CustomerServiceModel(nn.Module):
	def __init__(self,vocab_size,hidden_size):
		super().__init__()
		self.encoder = nn.LSTM(vocab_size,hidden_size,batch_first=True)
		self.decoder = nn.LSTM(hidden_size,hidder_size,batch_first=True)
		self.classifier = nnlLinear(hidden_size,vocab_size)
	
	def forward(self,input_ids,target_ids=None):
		encoder_outputs,(hidden,cell) = self.encoder(input_ids)
		#解码器逻辑
		outputs,_ = self.decoder(encoder_outputs,(hidden,cell))
		return self.classifier(outputs)

#模型部署优化
model = CustomerServiceModel(10000,512)
traced_model = torch.jit.trace(model,example_inputs=torch.randint(0, 1000, (1, 50)))
traced_model.save("customer_service_model.pt")		

TensorFlow - 大规模生产环境部署

企业应用案例：电商推荐系统

项目背景：为电商平台构建个性化商品推荐系统，处理亿级用户和商品数据。

解决的问题：

• 超大规模稀疏特征处理
• 分布式训练和推理
• 生产环境模型服务稳定性

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense,Embedding,Concatenate

def build_recommendation_model(user_vocab_size,item_vocab_size):
	user_input = tf.keras.Input(shape=(1,),name="user_id")
	item_input = tf.keras.Input(shape=(1,),name="item_id")

	user_embedding = Embedding(user_vocab_size,64)(user_input)
	item_embedding = Embedding(item_vocab_size,64)(item_input)

	user_vec = tf.squeeze(user_embedding,axis=1)
	item_vec = tf.squeeze(item_embedding,axis=1)

	concat = Concatenate()([user_vec,item_vec])
	output = Dense(1,activation='sigmoid')(concat)

	model = tf.keras.Model(inputs=[user_input,item_input],outputs=output)
	return model

#使用TFX进行生产流水线
from tfx.components import Trainer

trainer = Trainer(
	module_file = os.path.abspath("recommendation_model.py")
	examples = transform.outputs['transformed_examples']
	schema = schema_gen.outputs['schema'],
	train_args = trainer_pb2.TrainArgs(num_steps=10000),
	eval_args = trainer_pb2.EvalArgs(num_steps=5000)
)

FastAPI - 高性能模型服务API

企业应用案例：实时欺诈检测系统

项目背景：金融机构需要实时检测交易欺诈行为，要求低延迟、高并发。

解决的问题：

• 微服务架构下的API标准化
• 高并发请求处理
• 自动API文档生成
• 请求验证和序列化

from fastapi import FastAPI,HTTPException
from pydantic import BaseModel
import numpy as np
import joblib

app = FastAPI(title="欺诈检测API",version="1.0.0")

class TransactionRequest(BaseModel):
	transaction_amount:float
	user_age:int
	historical_fraud_rate:float
	time_since_last_transaction:float

class FraudResponse(BaseModel):
	is_fraud:bool
	confidence:float
	risk_level:str

@app.post("/predict",response_model=FraudResponse)
async def predict_fraud(transaction:TransactionRequest):
	try:
		#加载预训练模型
		model = joblib.load("fraud_detection_model.pkl")

		features = np.array(
			[[
				transaction.transaction_amount,
				transaction.user_age,
				transaction.historical_fraud_rate,
				transaction.time_since_last_transaction
			]]
		)
		
		prediction = model.predict(features)[0]
		probability = model.predict_proba(features)[0][1]

		risk_level = "high" if probability > 0.8 else "medium" if probability > 0.5 else "low"

		return FraudResponse(
			is_fraud = bool(prediction),
			confidence=float(probability),
			risk_level=risk_level
		)
	except Exception as e:
		raise HTTPException(status_code=500,detail=str(e))

# 启动命令：uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --workers 4

LangChain - 大语言模型应用开发

企业应用案例：智能知识库问答系统

项目背景：企业内部知识分散，需要统一的智能问答入口。

解决的问题：

• 多源数据集成（文档、数据库、API）
• 上下文感知的对话管理
• 检索增强生成(RAG)
• 工具调用和外部系统集成

from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.vectorstors import Chroma
from langchain.document_loaders import DirectoryLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.agents import initialize_agent,Tool
from langchain.memory import ConversationBufferMemory

class KnowledgeBaseQA:
	def __init__(self,model_name="gpt-3.5-turbo"):
		#文档加载和预处理
		loader = DirectoryLoader('./knowledge_docs', glob="**/*.pdf")
		documents = loader.load()

		text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
			chunk_size=1000,chunk_overlap=200
		)
		texts = text_splitter.split_documents(documents)

		#向量数据库
		embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2")
		self.vecotrstore = Chroma.from_documents(texts,embeddings)

		#检索链
		self.qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
			llm = OpenAI(model_name=model_name,temperature=0),
			chain_type="stuff",
			retriever=self.vectorstore.as_retriever(),
			return_source_documents=True
		)

		#对话记忆
		self.memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history")

	def query(self,question:str) -> dict:
		return self.qa_chain({"query":question})

#企业级使用
kb_qa = KnowledgeBaseQA()
response = kb_qa.query("我们公司的请假政策是什么？")
print(response['result'])

Hugging Face - 预训练模型与应用

企业应用案例：多语言情感分析平台

项目背景：跨国企业需要监控全球社交媒体上的品牌声誉。

解决的问题：

• 多语言文本理解
• 零样本学习和小样本适应
• 模型微调和优化
• 标准化模型部署

from transformers import(
	AutoTokenizer,
	AutoModelForSequenceClassification,
	pipeline,
	TrainingArgemtns,
	Trainer
)
from datasets import Dataset
import pandas as pd

class MultilingualSentimentAnlayzer:
	def __init__(self):
		self.model_name = "cardiffnlp/twitter-xlm-roberta-base-sentiment"
		self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(self.model_name)
		self.classifier = pipeline(
			"sentiment-analysis",
			model=self.model,
			tokenizer = self.tokenizer
		)
	
	def analyze_batch(self,texts:list,languages:list=None):
		"""批量情感分析"""
		results = self.classifier(texts)
		return [
			{
				"text":text,
				"sentiment":result['label'],
				"score":result['score'],
				"language":lang if languages else "auto"
			}
			for text,result,lang in zip(texts,results,lanauages or [])
		]

	def fine_tune(self,train_data:pd.DataFrame,output:dir:str):
		"""微调模型适应特定领域"""
		dataset = Dataset.from_pandas(train_data)

		def tokenize_function(examples):
			return self.tokenizer(
				examples["text"],
				padding="max_length",
				truncation=True,
				max_length=128
			)
		tokenized_dataset = dataset.map(tokenize_function, batched=True)
        
        training_args = TrainingArguments(
            output_dir=output_dir,
            num_train_epochs=3,
            per_device_train_batch_size=16,
            warmup_steps=500,
            weight_decay=0.01,
            logging_dir='./logs',
        )

		trainer = Trainer(
            model=self.model,
            args=training_args,
            train_dataset=tokenized_dataset,
        )
        
        trainer.train()
        trainer.save_model()

#企业应用
analyzer = MultilingualSentimentAnalyzer()
texts = ["I love this product!", "产品质量太差了", "C'est incroyable!"]
results = analyzer.analyze_batch(texts)
for result in results:
    print(f"Text: {result['text']} | Sentiment: {result['sentiment']}")		

框架组合实战：智能客服增强系统

# 架构整合示例
from fastapi import FastAPI
from langchain.chains import LLMChain
from transformers import pipeline
import torch
import tensorflow as tf

app = FastAPI()

class EnhancedCustomerService:
    def __init__(self):
        # 意图分类（TensorFlow）
        self.intent_classifier = tf.keras.models.load_model('intent_model.h5')
        
        # 情感分析（Hugging Face）
        self.sentiment_analyzer = pipeline("sentiment-analysis")
        
        # 对话生成（PyTorch + LangChain）
        self.llm_chain = LLMChain(llm=OpenAI(), prompt=prompt_template)
    
    async def process_query(self, user_input: str):
        # 多模型协同工作
        intent = self.intent_classifier.predict([user_input])
        sentiment = self.sentiment_analyzer(user_input)[0]
        
        if intent == "complaint" and sentiment['label'] == "NEGATIVE":
            # 紧急情况处理
            return await self.handle_urgent_case(user_input)
        else:
            # 普通问答
            return self.llm_chain.run(user_input)