使用 Fiddler 监控和改进企业级机器学习部署-优快云博客

使用 Fiddler 监控和改进企业级机器学习部署

机器学习模型的部署和运维是企业实现 AI 应用的关键环节。然而，维护一个稳定、高效、透明的机器学习系统需要强大的工具链支持。Fiddler 是一个专注于生成式和预测性 AI 系统运维的平台，为企业提供了一站式解决方案，用于 监控 (Monitoring)、解释 (Explainability)、分析 (Analytics) 和 改进 (Improvement) 机器学习模型。

在本文中，我们将学习如何使用 Fiddler 结合 LangChain 和 OpenAI API，构建一个能够自动处理和监控生成式任务的工作流。

技术背景介绍

Fiddler 的核心价值在于：

提供详细的模型运维和性能分析
可视化的透明解释性功能，理解模型行为
支持对模型的实时监控和日志记录
支持多团队协作，例如数据科学、MLOps 和合规团队

在此背景下，我们将结合 LangChain 的能力，通过实例向大家展示如何使用 FiddlerCallbackHandler 为生成式任务添加自动监控和分析。

核心原理解析

在 LangChain 框架中，我们可以通过 FiddlerCallbackHandler 将生成式任务的调用过程记录到 Fiddler 平台上。每次调用都会实时记录以下信息：

输入和输出数据（例如：问题和回答）
模型调用的性能和延迟
错误日志和异常分析
各种指标的生成（如准确率或延迟分布）

这些记录可以在 Fiddler 平台上进行可视化和深入诊断，帮助快速定位模型问题和优化性能。

代码实现演示

以下是具体的代码实现步骤：

1. 安装所需依赖

在开始之前，确保安装以下必要库：

# 安装 LangChain 和 Fiddler SDK
pip install langchain langchain-community langchain-openai fiddler-client

2. 配置 Fiddler 凭据

获取 Fiddler 的连接信息，包括：

实例 URL（URL）
组织名称（ORG_NAME）
授权令牌（AUTH_TOKEN）

这些可以在 Fiddler 的设置页面中找到。

然后，在代码中设置以下变量：

# 配置 Fiddler 实例
URL = "https://demo.fiddler.ai"  # 替换为你的 Fiddler 实例 URL
ORG_NAME = "your-org-name"       # 替换为你的组织名称
AUTH_TOKEN = "your-auth-token"   # 替换为你的授权令牌

# 配置项目和模型名称
PROJECT_NAME = "demo-project"