Оскільки генеративний штучний інтелект (AI) продовжує революціонізувати розробку програмного забезпечення, вибір правильного фреймворка для створення додатків на базі штучного інтелекту стає критичним. У цьому блозі ми порівняємо два популярних Python фреймворки — Django та FastAPI, зокрема в контексті розробки генеративних AI додатків з інтеграцією OpenAI.
Огляд фреймворків
Django
Django — це високорівневий, випробуваний у бою веб-фреймворк, який слідує філософії "все в комплекті". З моменту свого випуску в 2005 році він став зрілою екосистемою з потужними можливостями для створення складних веб-додатків.
FastAPI
FastAPI — це сучасний, швидкий веб-фреймворк, розроблений для створення API з Python 3.7+. Випущений у 2018 році, він здобув значну популярність завдяки своїй швидкості, автоматичній документації API та вбудованій підтримці async.
Основні фактори для Генеративних AI додатків
1. Підтримка Async і інтеграція з OpenAI
FastAPI
- Побудований з самого початку з підтримкою async/await синтаксису
- Чудово підходить для обробки одночасних API запитів до OpenAI
- Ідеально підходить для стрімінгових відповідей від моделей GPT
- Приклад:
from fastapi import FastAPI
from openai import AsyncOpenAI
app = FastAPI()
client = AsyncOpenAI()
@app.post("/generate")
async def generate_text(prompt: str):
response = await client.chat.completions.create(
model="gpt-4",
messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
return {"generated_text": response.choices[0].message.content}
# Приклад стрімінгу
@app.post("/generate/stream")
async def generate_stream(prompt: str):
response = await client.chat.completions.create(
model="gpt-4",
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
stream=True
)
async def generate():
async for chunk in response:
if chunk.choices[0].delta.content:
yield chunk.choices[0].delta.content
return StreamingResponse(generate(), media_type='text/event-stream')
Django
- Підтримка async була додана в останні версії (3.0+)
- Потрібна додаткова конфігурація для асинхронних переглядів (views)
- Приклад:
from django.http import StreamingHttpResponse
from openai import AsyncOpenAI
client = AsyncOpenAI()
async def generate_text(request):
prompt = request.POST.get('prompt')
response = await client.chat.completions.create(
model="gpt-4",
messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
return JsonResponse({
"generated_text": response.choices[0].message.content
})
# Приклад стрімінгу
async def generate_stream(request):
prompt = request.POST.get('prompt')
response = await client.chat.completions.create(
model="gpt-4",
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
stream=True
)
async def generate():
async for chunk in response:
if chunk.choices[0].delta.content:
yield chunk.choices[0].delta.content
return StreamingHttpResponse(generate(), content_type='text/event-stream')
2.
Підтримка WebSocket
Підтримка WebSocket є важливою для додатків AI в реальному часі, таких як чат-інтерфейси, колаборативне редагування та живі функції на базі AI.
FastAPI
FastAPI надає вбудовану підтримку WebSocket з відмінною обробкою async:
from fastapi import FastAPI, WebSocket
from openai import AsyncOpenAI
app = FastAPI()
client = AsyncOpenAI()
@app.websocket("/ws/chat")
async def websocket_endpoint(websocket: WebSocket):
await websocket.accept()
try:
while True:
# Отримати повідомлення від клієнта
data = await websocket.receive_text()
# Згенерувати відповідь AI
response = await client.chat.completions.create(
model="gpt-4",
messages=[{"role": "user", "content": data}],
stream=True
)
# Стрімити відповідь назад до клієнта
async for chunk in response:
if chunk.choices[0].delta.content:
await websocket.send_text(chunk.choices[0].delta.content)
except Exception as e:
await websocket.close()
Django
Django потребує додаткової налаштування для підтримки WebSocket, зазвичай через Django Channels:
# routing.py
from django.urls import re_path
from . import consumers
websocket_urlpatterns = [
re_path(r'ws/chat/$', consumers.ChatConsumer.as_asgi()),
]
# consumers.py
from channels.generic.websocket import AsyncWebsocketConsumer
from openai import AsyncOpenAI
class ChatConsumer(AsyncWebsocketConsumer):
async def connect(self):
await self.accept()
self.client = AsyncOpenAI()
async def disconnect(self, close_code):
pass
async def receive(self, text_data):
try:
response = await self.client.chat.completions.create(
model="gpt-4",
messages=[{"role": "user", "content": text_data}],
stream=True
)
async for chunk in response:
if chunk.choices[0].delta.content:
await self.send(text_data=chunk.choices[0].delta.content)
except Exception as e:
await self.send(text_data=str(e))
# Додавання в settings.py
ASGI_APPLICATION = "myproject.asgi.application"
CHANNEL_LAYERS = {
"default": {
"BACKEND": "channels_redis.core.RedisChannelLayer",
"CONFIG": {
"hosts": [("127.0.0.1", 6379)],
},
},
}
3. Продуктивність та масштабованість
FastAPI
- Побудований на базі Starlette та Pydantic
- Відмінна продуктивність з мінімальними витратами
- Вбудована підтримка WebSocket з'єднань
- Краще підходить для мікросервісної архітектури
- Ефективна обробка великих кількостей одночасних запитів
- Простота розгортання для додатків на основі WebSocket
Django
- Вищі накладні витрати через вбудовані можливості
- Потрібна додаткова настройка для WebSocket (Django Channels)
- Чудова підтримка кешування та оптимізація бази даних
- Складніша настройка розгортання для WebSocket
- Краще підходить для монолітних додатків
- Може вимагати більше ресурсів для подібних навантажень
Швидкість розробки та екосистема
Django
Переваги:
- Вбудований інтерфейс адміністратора
- Потужний ORM для складного моделювання даних
- Багата екосистема пакетів
- Відмінно підходить для команд з різним рівнем досвіду
- Вбудовані функції безпеки
- Зріла підтримка WebSocket через Channels
Обмеження:
- Крута крива навчання
- Складніша налаштування WebSocket
- Більше шаблонного коду
- Може бути надмірним для простих AI-сервісів
FastAPI
Переваги:
- Мінімум шаблонного коду
- Вбудована підтримка WebSocket
- Автоматична документація API
- Сучасні можливості Python
- Швидке прототипування
- Легко вивчити та реалізувати
- Простота реалізації WebSocket
Обмеження:
- Менше вбудованих функцій
- Менша екосистема
- Може вимагати більше кастомних реалізацій
- Базові функції WebSocket можуть потребувати вдосконалення для складних сценаріїв
Коли обирати який фреймворк
Обирайте FastAPI, коли:
- Створюєте реальний час для AI-чат-додатків
- Потрібна максимальна продуктивність для AI-інференсу
- Реалізуєте стрімінг відповідей від OpenAI
- Працюєте з додатками, орієнтованими на async
- Створюєте легкі API-сервіси
- Потрібна проста реалізація WebSocket
- Створюєте мікросервіси
Обирайте Django, коли:
- Створюєте повнофункціональні веб-додатки з AI
- Потрібна надійна аутентифікація користувачів та адміністративний інтерфейс
- Працюєте з складними моделями даних
- Потрібні вбудовані функції безпеки
- Потрібні складні функції WebSocket з управлінням кімнатами
- У вас є команда, знайома з Django
- Створюєте монолітний додаток
Висновок
Як Django, так і FastAPI пропонують потужні можливості для створення Generative AI додатків, але з різними сильними сторонами. FastAPI відмінно підходить для побудови високопродуктивних, асинхронних AI-сервісів з простою підтримкою WebSocket, що робить його ідеальним для додатків AI в реальному часі. Django, з його комплексним набором функцій та зрілою екосистемою, краще підходить для складних додатків, які вимагають надійного управління користувачами та розширених функцій WebSocket через Channels.
Вибір між ними повинен залежати від ваших конкретних вимог:
- Для реального часу AI-чат-додатків з простими потребами WebSocket, вбудована підтримка FastAPI та проста реалізація роблять його відмінним вибором.
- Для складних додатків, що вимагають управління користувачами, адміністративного інтерфейсу та розширених функцій WebSocket, таких як управління кімнатами, Django з Channels надає більш комплексне рішення.
Пам’ятайте, що ці фреймворки не є взаємовиключними — багато організацій використовують обидва, застосовуючи FastAPI для реальних AI-сервісів в реальному часі, а Django для основного додатка. Це поєднання може забезпечити найкраще з обох світів для складних систем, що працюють на AI.
Перекладено з: Django vs FastAPI for Building Generative AI Applications