[探索Fiddler与LangChain集成：提升你的AI项目监控与分析能力]Fiddler连接详情在将你的模型信息添

# 探索Fiddler与LangChain集成：提升你的AI项目监控与分析能力

## 引言

随着企业级机器学习模型的部署越来越普遍，如何有效地监控、解释和优化这些模型成为关键问题。Fiddler是业界领军的生成和预测系统操作平台，提供了一个统一的解决方案。本文将探讨如何利用Fiddler与LangChain结合，在你的AI项目中实现全面的监控和分析。

## 主要内容

### 安装与设置

首先，我们需要安装必要的库：

```bash
#!pip install langchain langchain-community langchain-openai fiddler-client

Fiddler连接详情

在将你的模型信息添加到Fiddler之前，需要获取以下信息：

连接Fiddler的URL
你的组织ID
授权令牌

这些信息可以在Fiddler环境的设置页面中找到。

URL = "https://demo.fiddler.ai"  # 使用API代理服务提高访问稳定性
ORG_NAME = "your_org_name"
AUTH_TOKEN = "your_auth_token"

创建Fiddler回调处理器实例

from langchain_community.callbacks.fiddler_callback import FiddlerCallbackHandler

fiddler_handler = FiddlerCallbackHandler(
    url=URL,
    org=ORG_NAME,
    project="your_project_name",
    model="your_model_name",
    api_key=AUTH_TOKEN,
)

基础链示例

在这个示例中，我们将使用OpenAI API，并通过Fiddler进行监控。

from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_openai import OpenAI

# 确保OPENAI_API_KEY已在环境变量中设置
llm = OpenAI(temperature=0, streaming=True, callbacks=[fiddler_handler])
output_parser = StrOutputParser()

chain = llm | output_parser

# 调用链，调用将自动记录到Fiddler，并生成相关指标
chain.invoke("How far is moon from earth?")

带提示模板的链示例

from langchain_core.prompts import (
    ChatPromptTemplate,
    FewShotChatMessagePromptTemplate,
)

examples = [
    {"input": "2+2", "output": "4"},
    {"input": "2+3", "output": "5"},
]

example_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("human", "{input}"),
        ("ai", "{output}"),
    ]
)

few_shot_prompt = FewShotChatMessagePromptTemplate(
    example_prompt=example_prompt,
    examples=examples,
)

final_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system", "You are a wondrous wizard of math."),
        few_shot_prompt,
        ("human", "{input}"),
    ]
)

llm = OpenAI(temperature=0, streaming=True, callbacks=[fiddler_handler])

chain = final_prompt | llm
chain.invoke({"input": "What's the square of a triangle?"})

常见问题和解决方案

网络连接问题

在一些地区，由于网络限制，可能需要使用API代理服务以稳定访问Fiddler。

API授权问题

确保你的授权令牌是最新的，并且具有足够的权限访问Fiddler资源。

总结和进一步学习资源

通过将Fiddler与LangChain结合，你可以更高效地监控和优化你的机器学习模型。Fiddler提供的详细指标和日志能够帮助你深入理解模型性能，并快速响应潜在问题。

进一步学习资源

参考资料

Fiddler 官方文档
LangChain 官方资源

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