要在无服务器环境中部署 LlamaIndex，您需要打包应用程序、管理依赖项并配置 AWS Lambda、Google Cloud Functions 或 Azure Functions 等无服务器平台。无服务器环境在无状态、短暂的容器中运行代码，因此您的设置必须考虑初始化开销和外部数据存储。LlamaIndex 依赖语言模型和数据连接器，需要在这些环境中仔细处理依赖项和资源限制才能高效运行。
首先，将您的代码构建成一个处理函数，该函数初始化 LlamaIndex 组件（如文档加载器或向量索引）并处理请求。例如，在 AWS Lambda 中，您可以创建一个 Python 处理程序，该程序从 S3 等存储服务加载预构建的索引，并使用它来回答查询。为了减少冷启动延迟，请在处理程序之外预先初始化占用大量资源的组件（如语言模型）。使用 pip 和 venv 等依赖管理工具将库与您的部署一起打包。对于较大的模型或依赖项，可以考虑使用基于容器的无服务器解决方案（例如，使用 Docker 的 AWS Lambda）或 Hugging Face Inference Endpoints 等外部服务来卸载模型托管。
通过最小化软件包大小和利用缓存来优化您的部署。例如，将索引存储在云存储中，而不是将其与代码打包在一起。使用无服务器层 (AWS) 或环境变量来管理 OpenAI 等第三方服务的 API 密钥。在无服务器配置中设置适当的内存和超时限制——LlamaIndex 操作可能占用大量内存。使用 AWS CloudWatch 等平台特定工具或第三方 APM 服务监控性能。如果您的使用场景涉及频繁更新索引，请将无服务器函数与队列系统（例如，AWS SQS）配对，以异步处理请求并避免超时。