LLM 工程师必备的 10 个 Python 库

📢 转载信息

原文链接：https://www.kdnuggets.com/10-python-libraries-every-llm-engineer-should-know

原文作者：Bala Priya C, KDnuggets Contributing Editor & Technical Content Specialist

---

Image by Author
 

Introduction

 
对于 LLM 工程师来说，工具和库的生态系统起初可能会让人感到不知所措。但如果能熟练掌握一套合适的 Python 库，您的工作将变得格外轻松。除了掌握 Python 基础知识，您还需要熟悉能够帮助您构建、微调和部署 LLM 应用程序的库和框架。

在本文中，我们将探讨十款 Python 库、工具和框架，它们将帮助您实现以下目标：

• 访问和使用基础模型
• 构建 LLM 驱动的应用程序
• 实现检索增强生成 (RAG)
• 高效地微调模型
• 在生产环境中部署和提供 LLM 服务
• 构建和监控 AI 代理

让我们开始吧。

 

1. Hugging Face Transformers

 
在处理 LLM 时，Hugging Face Transformers 是访问数千个预训练模型的不二之选。该库为使用各种 Transformer 架构提供了一个统一的 API。

Transformers 库对 LLM 工程师至关重要的原因如下：

• 通过 Hugging Face Hub 访问数千个预训练模型，用于文本生成、分类和问答等常见任务
• 在不同模型架构之间提供一致的接口，便于您在不重写代码的情况下试验各种模型
• 只需几行代码即可实现对分词、模型加载和推理的内置支持
• 同时支持 PyTorch 和 TensorFlow 后端，为您选择框架提供了灵活性

Hugging Face LLM 课程是一项全面的免费资源，将帮助您在使用 Transformers 库方面获得大量实践经验。

 

2. LangChain

 
LangChain 已成为构建由语言模型驱动的应用程序最受欢迎的框架。它通过提供无缝协作的模块化组件，简化了创建复杂 LLM 工作流的过程。

LangChain 有用的关键特性包括：

• 用于常见模式（如问答、摘要和对话代理）的预构建链，让您可以快速上手
• 通过统一的接口与数十种 LLM 提供商、向量数据库和数据源集成
• 支持 ReAct 模式、自我批评和多步推理等高级技术
• 内置的内存管理，用于在多次交互中维护对话上下文

DeepLearning.AI 提供多个关于 LangChain 的短期课程，包括 LangChain for LLM Application Development 和 LangChain: Chat with Your Data。这些实践课程提供了您可以立即应用的实际示例。

 

3. Pydantic AI

 
Pydantic AI 是由 Pydantic 团队构建的一个 Python 代理框架。它以类型安全和验证为核心设计，是部署生产级代理系统最可靠的框架之一。

使 Pydantic AI 有用的特性包括：

• 在整个代理生命周期中强制执行严格的类型安全
• 该框架与模型无关，开箱即用支持各种提供商
• 为模型上下文协议 (MCP)、Agent2Agent (A2A) 和 UI 事件流标准提供原生支持，使代理能够与外部工具集成、与其他代理协作并驱动交互式应用程序
• 内置持久化执行，使代理能够从 API 故障和应用程序重启中恢复
• 附带专用的评估系统，并与 Pydantic Logfire 集成以实现可观察性

Build Production-Ready AI Agents in Python with Pydantic AI 和 Multi-Agent Patterns - Pydantic AI 都是有用的资源。

 

4. LlamaIndex

 
LlamaIndex 在将 LLM 与外部数据源连接方面非常有用。它专门用于构建检索增强生成 (RAG) 系统和代理式文档处理工作流。

LlamaIndex 在 RAG 和代理式 RAG 应用程序中的用途如下：

• 提供数据连接器，用于从数据库、API、PDF 和云存储等各种来源加载文档
• 提供针对不同用例优化的复杂索引策略，从简单的向量存储到分层索引
• 内置查询引擎，将检索与 LLM 推理相结合以获得准确答案
• 自动处理分块、嵌入和元数据管理，简化 RAG 管道

LlamaIndex Python 文档中的入门教程（使用 OpenAI）是一个很好的起点。 DeepLearning.AI 的 Building Agentic RAG with LlamaIndex 也是一个有用的资源。

 

5. Unsloth

 
微调 LLM 可能非常消耗内存且速度缓慢，这时 Unsloth 就派上用场了。该库可以加速微调过程，同时降低内存需求。这使得在消费级硬件上微调更大的模型成为可能。

Unsloth 有用的原因：

• 与标准微调方法相比，训练速度提高 2-5 倍，同时使用的内存显著减少
• 与 Hugging Face Transformers 完全兼容，可用作即插即用替换
• 开箱即用支持 LoRA 和 QLoRA 等流行的有效微调方法
• 支持 Llama、Mistral 和 Gemma 等各种模型架构

Fine-tuning for Beginners 和 Fine-tuning LLMs Guide 都是实用的指南。

 

6. VLLM

 
在生产环境中部署 LLM 时，推理速度和内存效率变得至关重要。 vLLM 是一个高性能的推理引擎，与标准实现相比，它提高了服务吞吐量。

vLLM 对生产部署至关重要的原因：

• 使用 PagedAttention，这是一种优化推理期间内存使用的算法，允许更大的批处理大小
• 支持连续批处理，通过动态分组请求来最大化 GPU 利用率
• 提供与 OpenAI 兼容的 API 端点，便于从 OpenAI 切换到自托管模型
• 与基线实现相比，吞吐量显著提高

从 vLLM Quickstart Guide 开始，并通过 vLLM: Easily Deploying & Serving LLMs 进行演练。

 

7. Instructor

 
处理 LLM 的结构化输出可能具有挑战性。 Instructor 是一个利用 Pydantic 模型确保 LLM 返回正确格式化、经过验证的数据的库，从而更轻松地构建可靠的应用程序。

Instructor 的主要特性包括：

• 根据 Pydantic 架构自动验证 LLM 输出，确保类型安全和数据一致性
• 支持复杂的嵌套结构、枚举和自定义验证逻辑
• 在验证失败时进行自动提示改进的重试逻辑
• 与 OpenAI、Anthropic 和本地模型等多个 LLM 提供商集成

Instructor for Beginners 是一个很好的入门点。 Instructor Cookbook Collection 提供了几个实际示例。

 

8. LangSmith

 
随着 LLM 应用程序的复杂性不断增加，监控和调试变得至关重要。 LangSmith 是一个专门为 LLM 应用程序设计的可观察性平台。它有助于您跟踪、调试和评估系统。

LangSmith 对生产系统的价值在于：

• 完整的 LLM 调用跟踪，显示整个应用程序的输入、输出、延迟和 token 使用情况
• 用于评估的数据集管理，允许您针对历史示例测试更改
• 用于收集反馈和构建评估数据集的注释工具
• 与 LangChain 和其他框架集成

James Briggs 的 LangSmith 101 for AI Observability | Full Walkthrough 是一个很好的参考。

 

9. FastMCP

 
模型上下文协议 (MCP) 服务器使 LLM 能够以标准化的方式连接到外部工具和数据源。 FastMCP 是一个简化 MCP 服务器创建的 Python 框架，让 LLM 可以轻松访问您的自定义工具、数据库和 API。

FastMCP 在 LLM 集成方面非常实用的原因：

• 提供简单、类似 FastAPI 的语法来定义 MCP 服务器，只需最少的样板代码
• 自动处理所有 MCP 协议的复杂性，让您可以专注于实现工具逻辑
• 支持定义 LLM 可以动态发现和使用的工具、资源和提示
• 与 Claude Desktop 和其他 MCP 兼容客户端集成以进行即时测试

从 Quickstart to FastMCP 开始。要获取文档以外的学习资源，FastMCP — the best way to build an MCP server with Python 也是一个很好的介绍。虽然不特定于 FastMCP，但 Krish Naik 的 MCP Agentic AI Crash Course With Python 是一个极好的资源。

 

10. CrewAI

 
构建多代理系统正变得越来越受欢迎和有用。 CrewAI 提供了一个直观的框架来编排协作完成复杂任务的 AI 代理。重点是简洁性和生产就绪性。

CrewAI 对高级 LLM 工程很重要，原因如下：

• 能够创建具有明确角色、目标和背景故事的专业代理团队，它们可以自主协作
• 支持顺序和分层任务执行模式，允许灵活的工作流设计
• 内置用于网络搜索、文件操作和自定义工具创建的工具，代理可以使用这些工具
• 以最少的配置自动处理代理协作、任务委派和输出聚合

CrewAI Resources 页面包含有用的案例研究、网络研讨会等。 DeepLearning.AI 的 Multi AI Agent Systems with crewAI 提供了实践实现示例和实际项目模式。

 

Wrapping Up

 
如果您热衷于构建 LLM 应用程序，这些库和框架可以成为您 Python 工具箱的有用补充。虽然您不会在每个项目中都用到所有这些库，但熟悉它们将使您成为一个更通用、更有效的 LLM 工程师。

为了进一步加深您的理解，可以考虑构建结合了多个库的端到端项目。以下是一些入门项目建议：

• 使用 LlamaIndex、Chroma 和 Pydantic AI 构建一个 RAG 系统，用于具有类型安全输出的文档问答
• 使用 FastMCP 创建 MCP 服务器，将 Claude 连接到您的内部数据库和工具
• 使用 CrewAI 和 LangChain 创建一个多代理研究团队，协作分析市场趋势
• 使用 Unsloth 微调一个开源模型，并使用 vLLM 部署它，通过 Instructor 提供结构化输出

祝您学习愉快，构建顺利！
 
 

Bala Priya C 是来自印度的开发人员和技术撰稿人。她喜欢在数学、编程、数据科学和内容创作的交叉领域工作。她的兴趣和专业领域包括 DevOps、数据科学和自然语言处理。她喜欢阅读、写作、编码和咖啡！目前，她正在努力学习并通过撰写教程、操作指南、观点文章等来与开发社区分享她的知识。Bala 还创建引人入胜的资源概览和编码教程。

---

🚀 想要体验更好更全面的AI调用？

欢迎使用青云聚合API，约为官网价格的十分之一，支持300+全球最新模型，以及全球各种生图生视频模型，无需翻墙高速稳定，文档丰富，小白也可以简单操作。