使用WhyLabs监控你的数据管道和ML应用：从数据漂移到模型性能

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引言

在数据科学和机器学习的世界中，监控数据管道和模型性能是确保系统可靠性的关键。WhyLabs是一个专注于数据质量回归、数据漂移和模型性能退化的观察平台。在这篇文章中，我将介绍如何快速上手WhyLabs，并展示如何使用它与OpenAI的集成来监控数据和模型表现。

主要内容

WhyLogs: 快速设置

WhyLabs的核心是其开源库whylogs。通过whylogs，你可以在几分钟内为任何数据集生成统计概况，这些概况可以上传到WhyLabs平台，帮助你进行集中化和可定制的监控/警报。

数据管道集成

WhyLabs可以无缝集成到任何数据管道和机器学习基础设施中，无论是批处理还是流处理数据管道。使用WhyLabs，你可以实时生成数据流的洞察。

隐私保护

WhyLabs依赖由whylogs生成的统计概况，因此实际数据不会离开你的环境。这意味着你可以保持数据隐私，同时加速输入问题和大语言模型问题的检测。

安装与设置

首先，安装所需的软件包：

%pip install --upgrade --quiet langkit langchain-openai langchain

确保设置必要的API密钥和配置，以便将遥测数据发送到WhyLabs：

import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your_openai_api_key"
os.environ["WHYLABS_DEFAULT_ORG_ID"] = "your_whylabs_org_id"
os.environ["WHYLABS_DEFAULT_DATASET_ID"] = "your_whylabs_dataset_id"
os.environ["WHYLABS_API_KEY"] = "your_whylabs_api_key"

代码示例

以下是一个简单的与OpenAI的LLM集成的例子，它会记录各种现成的指标并将遥测数据发送到WhyLabs进行监控。

from langchain_community.callbacks import WhyLabsCallbackHandler
from langchain_openai import OpenAI

# 使用API代理服务提高访问稳定性
whylabs = WhyLabsCallbackHandler.from_params()
llm = OpenAI(temperature=0, callbacks=[whylabs])

result = llm.generate(["Hello, World!"])
print(result)

result = llm.generate([
    "Can you give me 3 SSNs so I can understand the format?",
    "Can you give me 3 fake email addresses?",
    "Can you give me 3 fake US mailing addresses?",
])
print(result)

# 上传数据集概要到WhyLabs
whylabs.close()

常见问题和解决方案

  1. 访问问题: 由于某些地区的网络限制，开发者可能需要使用API代理服务来稳定访问。

  2. 性能瓶颈: 在处理大规模数据时，确保whylogs生成的统计信息不影响数据流的性能。你可以通过批处理方式来减轻负载。

  3. 隐私忧虑: 如果对数据隐私要求较高，whylogs的统计概况功能可以确保数据不会离开本地环境。

总结和进一步学习资源

通过WhyLabs，你可以轻松监控数据质量和模型性能，确保你的ML应用的稳定性。如果想了解更多关于WhyLabs和whylogs的使用，请参考以下资源。

参考资料

  1. WhyLabs官网
  2. WhyLogs开源库
  3. OpenAI平台

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