[用Argilla优化LLM数据管理与追踪，提升模型表现]

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用Argilla优化LLM数据管理与追踪，提升模型表现

在开发语言模型（LLM）时，数据管理与追踪常常是个不小的挑战。Argilla作为一个开源的数据管理平台，通过人机协同反馈，让数据的整理更为高效，进而帮助大家构建更强健的语言模型。在这篇文章中，我将详细介绍如何使用Argilla来追踪LLM的输入和输出，并生成数据集进行进一步的模型微调。

主要内容

Argilla安装与设置

首先，我们需要安装Argilla以及相关的Python库。可以使用如下命令进行安装：

%pip install --upgrade --quiet langchain langchain-openai argilla
获取API凭据

在使用Argilla之前，需要获取其API凭据：

  1. 访问Argilla UI
  2. 点击个人头像，进入“我的设置”
  3. 复制API Key

同时，还需获取OpenAI的API凭据 获取链接。

import os

os.environ["ARGILLA_API_URL"] = "..."  # 使用API代理服务提高访问稳定性
os.environ["ARGILLA_API_KEY"] = "..."
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "..."

Argilla设置与数据集创建

接下来，我们在Argilla中创建一个新的FeedbackDataset来追踪LLM实验的数据。

import argilla as rg
from packaging.version import parse as parse_version

if parse_version(rg.__version__) < parse_version("1.8.0"):
    raise RuntimeError("`FeedbackDataset` is only available in Argilla v1.8.0 or higher, please upgrade `argilla`.")

dataset = rg.FeedbackDataset(
    fields=[
        rg.TextField(name="prompt"),
        rg.TextField(name="response"),
    ],
    questions=[
        rg.RatingQuestion(name="response-rating", description="How would you rate the quality of the response?", values=[1, 2, 3, 4, 5], required=True),
        rg.TextQuestion(name="response-feedback", description="What feedback do you have for the response?", required=False),
    ],
    guidelines="You're asked to rate the quality of the response and provide feedback.",
)

rg.init(api_url=os.environ["ARGILLA_API_URL"], api_key=os.environ["ARGILLA_API_KEY"])
dataset.push_to_argilla("langchain-dataset")

代码示例

接下来的例子展示了如何使用ArgillaCallbackHandler追踪LLM的输入输出：

from langchain_community.callbacks.argilla_callback import ArgillaCallbackHandler
from langchain_core.callbacks.stdout import StdOutCallbackHandler
from langchain_openai import OpenAI

argilla_callback = ArgillaCallbackHandler(dataset_name="langchain-dataset", api_url=os.environ["ARGILLA_API_URL"], api_key=os.environ["ARGILLA_API_KEY"])
callbacks = [StdOutCallbackHandler(), argilla_callback]

llm = OpenAI(temperature=0.9, callbacks=callbacks)
llm.generate(["Tell me a joke", "Tell me a poem"] * 3)

此代码会将生成的提示-响应对记录到Argilla中。

常见问题和解决方案

  1. API访问受限问题：在部分地区，可能存在API访问受限的情况。此时可以考虑使用API代理服务。
  2. 版本不兼容问题：确保Argilla版本在1.8.0或者更高，否则FeedbackDataset不可用。

总结和进一步学习资源

通过使用Argilla，可以更好地管理和追踪LLM的数据，为以后的模型优化和微调提供依据。对于有兴趣深入学习的朋友，可以参考以下资源：

参考资料

  • Langchain Documentation
  • Argilla Documentation

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