[利用Arthur实现自动模型推理日志：轻松集成与监控你的LLM]

tangtang123
110 阅读2分钟 
# 利用Arthur实现自动模型推理日志：轻松集成与监控你的LLM

在当今快速发展的AI领域，模型监控和可观察性是确保模型正常运行和优化性能的关键因素之一。Arthur是一个领先的模型监控平台，它提供了全面的工具来跟踪和管理你的AI模型。在这篇文章中，我们将展示如何使用Arthur回调处理器在Arthur平台上自动记录注册的聊天大语言模型（LLM）的推理过程。

## 引言

随着生成式AI应用的普及，确保模型推理的透明度和可追溯性变得尤为重要。Arthur提供了一个强大的SDK，帮助开发者实时监控模型状态。本文旨在引导您通过LangChain库与Arthur集成，记录模型推理数据，增强对LLM的可观测性。

## 安装与配置

首先，你需要准备好Arthur的凭证信息：

```python
arthur_url = "https://app.arthur.ai"
arthur_login = "your-arthur-login-username-here"
arthur_model_id = "your-arthur-model-id-here"

确保你已经在Arthur上注册了模型，并获取了相关凭证。如果没有，可以访问我们的新手引导来进行模型注册。

创建LangChain LLM与Arthur回调处理器

我们将使用LangChain库来创建一个带有Arthur回调处理器的聊天LLM，并对其进行实时监控。

from langchain_community.callbacks import ArthurCallbackHandler
from langchain_core.callbacks import StreamingStdOutCallbackHandler
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 定义一个创建聊天LLM的函数
def make_langchain_chat_llm():
    return ChatOpenAI(
        streaming=True,
        temperature=0.1,
        callbacks=[
            StreamingStdOutCallbackHandler(),
            ArthurCallbackHandler.from_credentials(
                arthur_model_id, arthur_url=arthur_url, arthur_login=arthur_login
            ),  # 使用API代理服务提高访问稳定性
        ],
    )

chatgpt = make_langchain_chat_llm()

运行与记录模型推理

接下来，我们定义一个运行循环，允许用户输入文本，并将每次对话记录到Arthur平台。

def run(llm):
    history = []
    while True:
        user_input = input("\n>>> input >>>\n>>>: ")
        if user_input == "q":
            break
        history.append(HumanMessage(content=user_input))
        history.append(llm(history))

run(chatgpt)

常见问题和解决方案

  • 如何确保回调处理器稳定运行？
    在某些地区，由于网络限制，访问API可能不稳定。建议使用API代理服务来提高访问的稳定性。

  • 如何处理回调中的错误？
    在回调函数中添加错误处理机制，以应对可能出现的异常情况，确保程序的稳健性。

总结和进一步学习资源

通过与Arthur平台集成，你可以轻松实现对LLM推理过程的实时监控，从而提高模型的透明度和性能。对于想要深入了解Arthur平台和LangChain库的开发者，以下资源可能会对你有所帮助：

参考资料

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