在LLM服务部署过程中，依赖包管理是确保服务稳定性和可维护性的关键环节。本文将分享一套实用的依赖包管理策略。
问题背景
在大模型微服务化改造中，LLM服务通常需要引入大量第三方库，如transformers、torch、numpy等。如果不加以控制，容易出现版本冲突、安全漏洞等问题。
解决方案
1. 使用虚拟环境隔离依赖
# 创建独立的Python虚拟环境
python -m venv llm_service_env
source llm_service_env/bin/activate # Linux/Mac
# 或 llm_service_env\Scripts\activate # Windows
# 安装指定版本依赖
pip install torch==2.0.1 transformers==4.33.0 numpy==1.24.3
2. 锁定依赖版本
# 生成requirements.txt文件
pip freeze > requirements.txt
# 在Dockerfile中使用锁定版本
FROM python:3.9-slim
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
3. 定期安全扫描
# 使用safety检查已知漏洞
pip install safety
safety check --full-report
# 或使用pip-audit
pip install pip-audit
pip-audit
实践建议
- 建立依赖包准入机制，定期审查新引入的依赖
- 在CI/CD流程中集成依赖扫描步骤
- 制定依赖版本升级策略，避免频繁更新导致的不稳定性
这种管理方式有效提升了LLM服务部署的可靠性和可维护性。
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