探索LangChain实验：使用Weights & Biases进行实时跟踪

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探索LangChain实验：使用Weights & Biases进行实时跟踪

引言

在人工智能和机器学习领域，实验跟踪和结果监控是至关重要的。Weights & Biases (W&B) 提供了一个强大的平台用于监控、记录并可视化人工智能实验的过程。在这篇文章中，我们将展示如何在LangChain中使用W&B进行实验跟踪，从而实现实时监控和详细分析。

主要内容

1. 安装必要的包

在开始之前，我们需要安装一些必要的软件包：

%pip install --upgrade --quiet wandb
%pip install --upgrade --quiet pandas
%pip install --upgrade --quiet textstat
%pip install --upgrade --quiet spacy
!python -m spacy download en_core_web_sm

2. 初始化环境变量

我们需要设置W&B的API密钥来进行认证：

import os

os.environ["WANDB_API_KEY"] = "<YOUR_WANDB_API_KEY>"
# os.environ["OPENAI_API_KEY"] = ""
# os.environ["SERPAPI_API_KEY"] = ""

3. 设置回调处理器

使用WandbCallbackHandler来追踪我们的LangChain实验：

from datetime import datetime
from langchain_community.callbacks import WandbCallbackHandler
from langchain_core.callbacks import StdOutCallbackHandler
from langchain_openai import OpenAI

session_group = datetime.now().strftime("%m.%d.%Y_%H.%M.%S")
wandb_callback = WandbCallbackHandler(
    job_type="inference",
    project="langchain_callback_demo",
    group=f"minimal_{session_group}",
    name="llm",
    tags=["test"],
)
callbacks = [StdOutCallbackHandler(), wandb_callback]
llm = OpenAI(temperature=0, callbacks=callbacks)

4. 追踪运行结果

通过调用flush_tracker方法，我们可以将实验结果同步到W&B上：

llm_result = llm.generate(["Tell me a joke", "Tell me a poem"] * 3)
wandb_callback.flush_tracker(llm, name="simple_sequential")

5. 更复杂的示例

我们可以创建更复杂的链或代理来测试：

示例1：带有Prompts的链
from langchain.chains import LLMChain
from langchain_core.prompts import PromptTemplate

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:"""
prompt_template = PromptTemplate(input_variables=["title"], template=template)
synopsis_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_template, callbacks=callbacks)

test_prompts = [
    {"title": "documentary about good video games that push the boundary of game design"},
    {"title": "cocaine bear vs heroin wolf"},
    {"title": "the best in class mlops tooling"},
]
synopsis_chain.apply(test_prompts)
wandb_callback.flush_tracker(synopsis_chain, name="agent")
示例2：带有工具的代理
from langchain.agents import AgentType, initialize_agent, load_tools

tools = load_tools(["serpapi", "llm-math"], llm=llm) # 使用API代理服务提高访问稳定性
agent = initialize_agent(
    tools,
    llm,
    agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
)
agent.run(
    "Who is Leo DiCaprio's girlfriend? What is her current age raised to the 0.43 power?",
    callbacks=callbacks,
)
wandb_callback.flush_tracker(agent, reset=False, finish=True)

常见问题和解决方案

问题1：回调处理器未能同步

解决方案：确保WANDB_API_KEY设置正确并且网络连接正常。如果您在某些地区访问W&B有困难，建议使用API代理服务。

问题2：实验数据缺失或不完整

解决方案：检查代码中是否正确调用了flush_tracker方法，并确保所有依赖包均已正确安装和配置。

总结和进一步学习资源

通过这篇文章，我们了解了如何在LangChain实验中集成Weights & Biases来进行实时监控和分析。这种集成可以显著提高实验的透明度和可追踪性，帮助研究人员更好地理解和优化他们的AI模型。

进一步学习资源

参考资料

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