探索ClearML：轻松管理和追踪机器学习实验的利器

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引言

ClearML 是一个功能齐全的机器学习和深度学习开发工具套件。尤其是对于那些需要精细化管理实验、部署模型以及数据管理的开发者而言，ClearML 提供了一个强大的平台。本文将带你领略 ClearML 的核心模块，深入探讨如何结合 Python 中的 LangChain 项目进行实验管理，并解析常见问题及其解决方案。

主要内容

ClearML 的五大核心模块

  1. 实验管理：自动跟踪、管理实验环境和结果。
  2. MLOps：提供 ML/DL 作业的编排、自动化和流水线解决方案。
  3. 数据管理：提供数据管理和版本控制功能。
  4. 模型服务：支持快速部署和规模化服务模型。
  5. 报告生成：帮助创建和分享包含在线内容的丰富文档。

ClearML 集成 LangChain 实验

使用 ClearML 的实验管理功能可以有效管理和组织 LangChain 实验。这不仅增加了实验的可重复性，也极大地简化了实验的管理负担。

环境安装与设置

首先，确保安装所需的 Python 包：

% pip install --upgrade --quiet clearml pandas textstat spacy
!python -m spacy download en_core_web_sm

获取 API 凭证

在使用 ClearML、OpenAI 和 SerpAPI 等服务时，需要获取相应的 API 凭证。可以在各自的平台上生成这些凭证：

import os

os.environ["CLEARML_API_ACCESS_KEY"] = "your_clearml_access_key"
os.environ["CLEARML_API_SECRET_KEY"] = "your_clearml_secret_key"
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your_openai_api_key"
os.environ["SERPAPI_API_KEY"] = "your_serpapi_api_key"

结合 LangChain 使用 ClearML 回调方法

通过 ClearMLCallbackHandler 来一同使用 ClearML 和 LangChain：

from langchain_community.callbacks import ClearMLCallbackHandler
from langchain_core.callbacks import StdOutCallbackHandler
from langchain_openai import OpenAI

# 设置并使用 ClearML 回调
clearml_callback = ClearMLCallbackHandler(
    task_type="inference",
    project_name="langchain_callback_demo",
    task_name="llm",
    tags=["test"],
    visualize=True,
    complexity_metrics=True,
    stream_logs=True,
)
callbacks = [StdOutCallbackHandler(), clearml_callback]

# 准备 OpenAI 模型并支持回调
llm = OpenAI(temperature=0, callbacks=callbacks)

Scenario 1: 单模型实验管理

首先，使用 ClearML 跟踪大语言模型 (LLM) 的简单会话：

# SCENARIO 1 - LLM
llm_result = llm.generate(["Tell me a joke", "Tell me a poem"] * 3)
clearml_callback.flush_tracker(langchain_asset=llm, name="simple_sequential")

Scenario 2: 结合工具实现复杂流程

在更复杂的场景中，可以创建带有工具的代理：

from langchain.agents import AgentType, initialize_agent, load_tools

# SCENARIO 2 - Agent with Tools
tools = load_tools(["serpapi", "llm-math"], llm=llm, callbacks=callbacks)
agent = initialize_agent(
    tools,
    llm,
    agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
    callbacks=callbacks,
)
agent.run("Who is the wife of the person who sang summer of 69?")
clearml_callback.flush_tracker(langchain_asset=agent, name="Agent with Tools", finish=True)

常见问题和解决方案

  • 使用不唯一的 name: 确保在 clearml_callback.flush_tracker 中使用唯一的 name 参数，否则参数可能会被上次运行覆盖。
  • 任务关闭后无法继续使用: 如果使用 finish=True 关闭了 ClearML 回调，请再创建一个新的回调以继续记录。

总结和进一步学习资源

ClearML 作为一款开放源代码的工具，不仅为实验管理提供了一站式解决方案，还集成了数据版本管理、远程执行等功能。建议开发者积极探索 ClearML 文档及社区，了解更多使用技巧。

参考资料

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