驾驭机器学习部署：使用Fiddler监控和优化你的AI系统

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## 引言

在现代企业中，生成性和预测性系统的运维已成为关键任务。Fiddler作为企业级ML系统运维平台的先锋，提供了一体化的解决方案，帮助数据科学、MLOps、风险、合规性、分析等团队监控、解释、分析和优化机器学习部署。本篇文章将引导你如何安装、连接Fiddler，并通过代码示例展示如何使用它来改进你的AI模型部署。

## 主要内容

### 1. 安装和设置

首先，需要安装相关的Python包。你可以使用以下命令进行安装：

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

2. Fiddler连接细节

在你使用Fiddler管理模型之前，需要准备以下信息：

  • 你的Fiddler实例URL
  • 组织ID
  • 授权Token

这些信息可以在Fiddler环境的设置页面找到。以下是示例代码中的配置：

URL = "https://your-fiddler-instance.com"  # 使用API代理服务提高访问稳定性
ORG_NAME = "your-org-name"
AUTH_TOKEN = "your-auth-token"
PROJECT_NAME = "your-project-name"
MODEL_NAME = "your-model-name"

3. 创建Fiddler回调处理器实例

通过FiddlerCallbackHandler实现与Fiddler的交互：

from langchain_community.callbacks.fiddler_callback import FiddlerCallbackHandler

fiddler_handler = FiddlerCallbackHandler(
    url=URL,
    org=ORG_NAME,
    project=PROJECT_NAME,
    model=MODEL_NAME,
    api_key=AUTH_TOKEN,
)

代码示例

示例 1: 基本链条

在这个示例中，我们展示如何使用Fiddler记录AI模型的调用和生成的度量指标。

from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_openai import OpenAI

# 确保已设置OpenAI API密钥在环境变量OPENAI_API_KEY中
llm = OpenAI(temperature=0, streaming=True, callbacks=[fiddler_handler])
output_parser = StrOutputParser()

chain = llm | output_parser

# 调用链条。调用将被记录到Fiddler，指标会自动生成
chain.invoke("How far is the moon from the earth?")

示例 2: 带有提示模板的链条

这个示例展示如何使用提示模板创建更复杂的交互模型。

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

# 执行调用。调用将被记录并生成指标
chain.invoke({"input": "What's the square of a triangle?"})

常见问题和解决方案

  1. 无法连接到Fiddler实例：确保你使用的是完整的URL，并考虑使用代理服务以提高访问稳定性。
  2. API调用未被记录：检查你的授权Token和组织ID是否正确。
  3. 调用时输出不准确：调整模型的温度参数并使用更多的提示样例。

总结和进一步学习资源

通过Fiddler的平台，可以显著提高机器学习部署的效率和可控性。建议进一步学习Fiddler的文档和API参考，以全面掌握这项技术。

参考资料

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