Trulens 开发指南和踩坑记

Trulens是什么

Trulens是一个可视化的开源LLM追踪和调试工具。

有点类似langsmith,不过Trulens是完全可以在本地运行的,无需像langsmith那样把数据上传到云端展示。

Trulens的界面(Dashboard)是用Streamlit做的。

开发实践

Trulens和Langchain

由于Trulens和Langchain都在不停的更新,所以两者的协同有很多问题。

目前版本(langchain 0.3.25, Trulens 1.5.2)下,如果使用LCEL编写思维链,且思维链使用字典格式输出,Trulens就会报错,根据初步调查,Trulens只能支持字符串(str)的输出,字典格式会报错:

在Trulens 1.5.2中追踪Langchain的示例代码:

from trulens.apps.langchain import TruChain

tru_chain = TruChain(
            chain,                     # langchain的思维链
            app_id="Trace_Visualizer",  
            feedbacks=[],  # 禁用所有评估功能
            record_app=True,  # 启用详细追踪
            # 增强配置
            record_time=False,          # 记录时间戳
            record_metadata=False,      # 记录元数据
            record_cost=False,          #
06-10
### TruLens 库简介 TruLens 是一个用于分析、解释优化机器学习模型(尤其是深度学习模型)的 Python 库[^3]。它提供了一套工具,帮助开发研究人员深入了解模型的行为,并通过可视化诊断技术改进模型性能。TruLens 的核心功能包括: - **模型解释**:通过特征归因、敏感性分析等技术,揭示模型决策背后的逻辑。 - **性能评估**:提供多种指标来衡量模型在不同场景下的表现。 - **调试与优化**:识别模型中的潜在问题,例如过拟合或欠拟合,并提供改进建议。 以下是一个简单的代码示例,展示如何使用 TruLens 分析一个 TensorFlow 模型: ```python import tensorflow as tf from trulens.nn import ModelWrapper from trulens.nn.attributions import IntegratedGradients # 加载预训练模型 model = tf.keras.models.load_model('path_to_model') # 使用 TruLens 包装模型 wrapped_model = ModelWrapper(model) # 定义归因方法 attribution_method = IntegratedGradients(wrapped_model) # 对输入数据进行归因分析 input_data = ... # 输入数据 attributions = attribution_method.attribute(input_data) print(attributions) ``` ### 安装 TruLens 要开始使用 TruLens,可以通过 pip 安装库及其依赖项: ```bash pip install trulens ``` 此外,TruLens 支持多种框架,包括 TensorFlow PyTorch。根据所使用的框架,可能需要安装额外的依赖项。 ### 数据准备与 TruLens 的结合 尽管 TruLens 主要专注于模型分析,但可以与数据准备工具(如 Data Prep Kit[^2])结合使用,以实现从数据清理到模型优化的端到端工作流。例如,可以先使用 Data Prep Kit 清理转换数据,然后将结果输入到 TruLens 进行模型评估。 ### 注意事项 在使用 TruLens 时,需确保模型的输入输出格式符合其要求。对于复杂的数据结构(如 XML 或 JSON),可能需要借助其他库(如 Beautiful Soup 或 Pandas)进行预处理[^4]。
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