docker部署langfuse 本地

已于 2024-10-09 17:36:48 修改
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分类专栏： 性能测试-数据运维监控 python 文章标签： docker 容器 运维
于 2024-10-09 15:06:47 首次发布
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langfuse
Messi博客
08-20 575
langfuse部署及使用
LangFuse：开源力量，守护你的生产级AI应用
海棠AI实验室
02-24 1252
LangFuse是一款功能强大、易于使用、灵活可扩展的开源LLM应用观测和调试平台。它可以帮助你构建稳定、高效、可控的生产级AI应用，让你对LLM应用的性能、成本和可靠性了如指掌。立即体验LangFuse，开启你的AI应用掌控之旅！
怎么部署langfuse
weixin_42398629的博客
08-20 462
参考：https://github.com/langfuse/langfuse 1.使用docker部署 下载代码部署登录后复制 # Clone repository git clone https://github.com/langfuse/langfuse.git cd langfuse # Run server...
docker安装langfuse
zsj777的专栏
04-10 497
5、使用spring-ai集成 根据。2、github下载langfuse。3、docker-compose文件。文档实现目前还有问题，待解决。
LangFuse使用实践：从集成到优化的全流程指南
最新发布
保持热爱。
11-13 607
LangFuse的核心价值在于通过“追踪-管理-评估”三位一体的功能，让LLM应用开发从“经验驱动”转向“数据驱动”。快速集成：先用基础追踪功能覆盖核心流程，建立可观测性；迭代优化：通过提示词管理和A/B测试，持续提升输出质量；体系化建设：结合评估系统和告警机制，构建稳定的生产环境。通过本文的实践指南，团队可在1-2周内完成LangFuse的落地，将LLM应用的调试效率提升50%以上，同时显著降低线上故障风险。
3分钟部署LLM观测平台：Langfuse容器化最佳实践
gitblog_01137的博客
08-28 584
你是否还在为LLM应用的性能监控和数据分析烦恼？作为开源的LLM应用观测分析平台，Langfuse能帮你轻松实现模型调用追踪、成本分析和用户体验优化。本文将带你通过Docker Compose快速部署生产级Langfuse环境，并分享关键配置优化技巧，让你的LLM应用观测系统既稳定又高效。 ## 部署架构概览 Langfuse采用微服务架构设计，通过Docker容器化部署时包含多个核心组件。生...
Langfuse2.60.3:独立数据库+docker部署及环境变量详细说明
xinvictory的专栏
08-16 1211
Langfuse 是一个 **开源 LLM 工程** 平台。它帮助团队协作 **开发、监控、评估** 以及 **调试** AI 应用。Langfuse 可在几分钟内 **自托管**，并且经过 **实战考验**。其核心组件包括Web界面、Worker进程、Postgres数据库、Clickhouse存储等。## ✨ 核心特性[LLM 应用可观察性]：为你的应用插入仪表代码，并开始将追踪数据传送到 Langfuse，从而追踪 LLM 调用及应用中其他相关逻辑（如检索、嵌入或代理操作）
LLM大模型应用监控---LangFuse本地部署指南
leonhongliang806的博客
06-18 2764
本文详细介绍了LangFuse大模型应用监控工具的本地化部署方法。部署支持三种方式：1) Docker Compose本地/虚拟机部署，适合小规模项目；2) Kubernetes Helm Chart部署，适合生产环境；3) 多云平台部署。核心架构包含Web应用、Worker进程及Postgres、Clickhouse等存储组件，并可选配LLM API。重点讲解了Docker Compose本地部署步骤，包括版本要求检查、docker-compose.yml文件配置以及关键环境变量的设置。部署需注意修改默认
本地部署 LangFuse - 修改默认端口
engchina的专栏
03-17 1037
本地部署 LangFuse - 修改默认端口
LangFuse部署与实践
pumpkin84514的博客
04-02 7288
LangFuse的原理主要是基于可观察性和分析技术来监控和优化低延迟消息（LLM）应用。它提供了一套完整的解决方案，通过收集、处理和分析LLM应用在运行过程中产生的各种数据，来生成实时的、深入的、可操作的见解。通过提供实时的、深入的见解和可视化的跟踪功能，LangFuse使得识别和解决应用性能问题变得更加简单和高效。总的来说，LangFuse的原理是通过综合运用可观察性和分析技术，来提供对LLM应用的全面监控和优化能力。这使得开发者和运维团队能够更加高效地管理和维护他们的应用，从而提升用户体验和业务效益。
Langfuse：开源LLM应用调试神器，手把手带你部署并实现langfuse跟踪监控本地LLM系统
m0_69966537的博客
05-28 3435
Langfuse是一个开源的LLM工程平台，旨在帮助团队协作调试、分析和优化LLM应用程序。它支持任何模型和框架，提供嵌套跟踪功能，能有效定位问题根源。平台特点包括完全开源、生产级优化、多语言SDK支持、主流框架集成以及多模态数据跟踪能力。 部署流程包括：1)通过Docker本地部署服务；2)创建项目获取API密钥；3)配置环境变量；4)安装依赖包；5)使用@observe装饰器自动跟踪应用。测试结果显示平台能成功捕获LLM应用的输入输出数据，为开发调试提供可视化支持。整个方案实现了对本地LLM应用的性能监
教你本地化部署与使用一款免费的LLM应用工程化平台
m0_63171455的博客
06-03 9894
平台已经就绪，现在需要让应用与Langfuse集成起来，以能够跟踪、评估与分析我们的应用。使用Langfuse的SDK/API，Langfuse能够与现有的任意应用做集成，但如果你的应用是基于LangChain、LlamaIndex这样的开发框架，那么使用起来会更加方便，这里先介绍与LangChain应用集成。随着LLM应用的不断成熟，特别是在B端企业场景中的逐渐落地，其不再停留在原型与验证阶段，将面临着更高的工程化要求，无论是输出的稳定性、性能、以及成本控制等，都需要实现真正的“生产就绪”；
Langfuse生产环境部署与运维实战
gitblog_00386的博客
08-28 1096
Langfuse是一个开源的LLM（Large Language Model，大语言模型）工程平台，为AI应用提供全面的可观测性、监控、评估和调试能力。在生产环境中部署Langfuse需要考虑高可用性、性能优化、监控告警和数据安全等多个方面。本文将深入探讨Langfuse的生产级部署与运维最佳实践。 ## 1. Docker Compose部署：本地开发与测试环境搭建 ### 1.1 基础环境...
langfuse本地安装
The cure for boredom is curiosity. This is the log of its adventures.
05-03 1143
使用 Docker Compose 在你的机器上于 5 分钟内运行 Langfuse。注册完成后,出现下面页面。创建项目，并获取key。
汉化langfuse踩坑记录--docker卷挂载未生效问题修复及langfuse启动
m0_69966537的博客
06-12 1022
Next.js 应用在生产环境中运行时，它提供的是编译和打包后的静态文件和服务器端渲染的页面。后面尝试的 volumes: - ./web/src:/app/web/src 挂载，确实让容器内部的 /app/web/src 目录与宿主机上的源代码目录实时同步了。所以，容器内 /app/web/src 目录的源代码是更新后的代码，但 langfuse-web 容器中运行的 Next.js 应用程序实例，实际上加载和展示的是位于它**自身内部（在构建时就已打包进去）**的旧的、未汉化的编译产物。
3分钟上手Langfuse自托管：Docker Compose一键部署指南
gitblog_00536的博客
08-28 950
还在为LLM应用的可观测性工具部署繁琐而烦恼？本文将带你通过Docker Compose在本地环境快速搭建Langfuse（Open source observability and analytics for LLM applications），全程仅需3个步骤，无需复杂配置即可拥有完整的LLM应用监控能力。 ## 为什么选择Langfuse自托管？ Langfuse作为开源的LLM工程平台...
docker搭建数据库
m0_63086381的博客
04-18 517
关闭防火墙dockerUI。
七、LLM维护平台LangFuse实战
挑大梁的专栏
03-27 5601
项目地址：https://github.com/langfuse。官方网站：https://langfuse.com/通过docker compose up -d安装。将解析数据上传至创建的数据集my_dataset。实际调用,判断是否为新问题，需要回答。构建 PromptTemplate。创建自己的项目获得API Key。初始化大纲和问题列表。加载prompt测试。
LangChain学习一：入门-本地化部署-接入大模型
热门推荐
huiguo_的博客
12-06 1万+
LangChain提供了一个标准的内存接口、一组内存实现及使用内存的链/代理示例。前提条件你是部署好了你的本地大模型，并且提供了API接口，如果你还不会搭建本地模型，你可以参考我的另一篇博客。如果你是在国外或者学会了科学上网，并且你在openai注册了key，你就可以使用opanai的模块进行调用。当然应为我们选择LangChain最为我们的中间件，我们也可以使用LangChain封装的模块使用。提供了一个标准的代理接口，一系列可供选择的代理，以及端到端代理的示例。在下载之前你需要安装环境。
langfuse本地化部署及使用步骤
08-06
<think>首先，用户的问题是关于Langfuse的本地部署指南及使用教程。我需要基于提供的引用内容来构建回答。引用内容来自之前的上下文，包括LangFuse的部署方式、提示词管理、和私有化部署等。 关键引用： - 引用[1]：描述了LangFuse的本地部署方式，包括通过docker compose编排，适用于小规模项目或开发/测试环境。 - 引用[2]：讨论了Langfuse如何管理提示词，包括版本控制、部署、指标等。 - 引用[3]：提到在服务器上拉取langfuse代码并部署，参考openwebui文档，使用管道启动pipelines。 - 引用[4]：关于LangSmith私有化部署实战指南，但用户指定了Langfuse，所以我应该聚焦在Langfuse上。 用户的问题是：“Langfuse 本地部署指南及使用教程”，所以我需要提供清晰的步骤和解释。 回答结构： 1. **引言**：简要介绍Langfuse及其本地部署的重要性。 2. **部署方式**：基于引用[1]，详细说明通过docker compose的部署步骤。 3. **使用教程**：基于引用[2]，解释如何使用Langfuse进行提示词管理。 4. **高级配置**：参考引用[3]，讨论可能的集成和管道设置。 5. **相关问题**：生成相关问题以引导用户深入学习。 系统级指令： - 所有行内数学表达式用$...$，但这里可能不需要数学表达式，因为主题是部署和使用工具。 - 独立公式用$$...$$，同样可能不适用。 - LaTeX语法正确：确保任何公式或代码格式正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题：在回答末尾添加相关问题。 - 引用标识：在引用的段落末尾添加引用标识，如[^1]。 回答内容： - **部署指南**： - 解释本地部署的适用场景：小规模项目或测试环境。 - 步骤：基于引用[1]，使用docker compose编排。 - 例如：拉取代码，运行docker compose命令。 - 参考引用[3]：提到在服务器上拉取代码并部署，使用docker运行pipelines。 - **使用教程**： - 基于引用[2]：如何管理提示词，包括版本控制、部署、测试等。 - 解释Langfuse的功能：提示词内容管理系统。 - **集成**：讨论如何与其他工具集成，如openwebui（引用[3]）。 - **确保可靠性**：提供一般步骤，但提醒用户参考官方文档。 相关问题生成： - 基于主题，生成3-5个相关问题。 - 例如： 1. Langfuse本地部署的硬件要求是什么？ 2. 如何配置Langfuse进行高可用部署？ 3. Langfuse的提示词管理功能如何提升大模型应用效率？ 4. Langfuse与LangSmith有什么区别？ 完整回答框架： 1. **引言**：Langfuse是一个用于大模型应用监控和提示词管理的工具，本地部署确保数据安全和定制化。 2. **本地部署指南**： - 步骤1: 准备环境（Docker安装）。 - 步骤2: 拉取Langfuse代码或使用Docker镜像。 - 步骤3: 运行docker compose命令启动服务。 - 参考引用[1]和[3]。 3. **使用教程**： - 管理提示词：版本控制、部署到环境、测试。 - 监控功能：追踪大模型应用的性能。 - 参考引用[2]。 4. **高级主题**：集成openwebui或其他工具（引用[3]）。 5. **结尾**：总结并添加相关问题。</think>### Langfuse 本地部署指南及使用教程 Langfuse 是一个强大的开源工具，用于大模型应用的监控、提示词管理和追踪，特别适合在本地或私有环境中部署以确保数据安全和定制化需求。以下指南基于可靠引用内容，我将逐步解释本地部署步骤和使用教程，帮助您快速上手。部署主要采用 Docker Compose 方式，适用于开发/测试环境或小规模项目（缺乏高可用性，但部署简单高效）[^1]。 #### 一、Langfuse 本地部署指南 本地部署 Langfuse 的核心是通过 Docker Compose 编排容器，简化安装过程。以下是详细步骤（假设您已安装 Docker 和 Docker Compose）： 1. **准备环境**： - 确保系统满足基本要求：Linux/Windows/macOS 系统，至少 4GB RAM 和 2 CPU 核心（适用于小规模测试）。 - 安装 Docker 和 Docker Compose：参考官方文档安装最新版本。 2. **拉取 Langfuse 代码并配置**： - 克隆 Langfuse 官方仓库到本地服务器（或虚拟机）： ```bash git clone https://github.com/langfuse/langfuse.git cd langfuse ``` - 编辑 `docker-compose.yml` 文件（位于项目根目录），根据需求调整端口或环境变量。默认配置已包含数据库和后端服务[^1][^3]。 3. **启动 Langfuse 服务**： - 运行 Docker Compose 命令启动容器： ```bash docker-compose up -d ``` - 此命令会启动 Langfuse 的 Web UI、API 服务和 PostgreSQL 数据库。默认 Web UI 端口为 `3000`（可通过浏览器访问 `http://localhost:3000`）。 - 验证部署：运行 `docker ps` 检查容器状态，确保所有服务正常运行。 4. **高级配置（可选）**： - **集成 OpenWebUI**：如果需要与 OpenWebUI 集成（用于大模型管道），参考引用[3]，先启动 pipelines 容器： ```bash docker run -p 9099:9099 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v pipelines:/app/pipelines --name pipelines --restart always ghcr.io/open-webui/pipelines:main ``` 然后配置 Langfuse API 指向 pipelines 服务。 - **持久化数据**：通过 Docker volumes 备份数据库，避免数据丢失（例如在 `docker-compose.yml` 中添加 volume 配置）。 - **环境变量**：设置 `LANGFUSE_SECRET_KEY` 等敏感信息，增强安全性。 部署完成后，访问 `http://localhost:3000` 登录 Langfuse 仪表盘（默认用户名/密码参考官方文档）。此方式适用于本地测试，但缺乏高可用性；如需生产级部署，建议参考 Kubernetes 或云平台方案[^1][^4]。 #### 二、Langfuse 使用教程 Langfuse 的核心功能是提示词管理和应用监控。以下教程基于引用[2]，介绍基本操作： 1. **提示词管理**： - **创建和版本控制**：在 Langfuse UI 中，创建提示词模板（如 ChatGPT 的 system prompt），支持协作编辑和版本历史。每次修改自动生成新版本，便于回滚[^2]。 - **部署提示词**：使用标签（tags）将提示词部署到不同环境（如生产环境），无需代码更改。例如，标记 `prod` 的提示词会直接应用到您的 LLM 应用。 - **测试和优化**：在 Langfuse 的“演示场”中即时测试提示词，调整参数后查看响应质量和延迟指标。 2. **应用监控和追踪**： - **追踪大模型调用**：在您的代码中集成 Langfuse SDK（支持 Python、JavaScript），记录每次 LLM 调用的输入、输出和中间状态。 ```python # Python 示例：记录一次 OpenAI 调用 from langfuse import Langfuse langfuse = Langfuse(api_key="YOUR_KEY") trace = langfuse.trace(name="chat-completion") generation = trace.generation(model="gpt-4", input={"prompt": "Hello"}) generation.end(output={"response": "Hi there!"}) ``` - **分析指标**：在仪表盘查看延迟、成本和错误率，比较不同提示词版本的性能（例如，识别高成本提示词并优化）[^2]。 3. **高级功能**： - **关联追踪**：将提示词与 LLM 应用日志关联，分析整体表现（如为什么某个提示词导致高延迟）。 - **提示词复用**：使用标签格式引用其他提示词，实现模块化管理（例如，`{{> common_header }}` 引用共享模板）。 - **审计和安全**：本地部署确保所有数据不出内网，支持全链路审计（输入/输出日志保留），符合金融级安全要求[^4]。 #### 三、注意事项 - **性能与扩展**：本地部署适合小规模场景；对于大规模生产，建议使用 Kubernetes（参考引用[4]的 LangSmith 私有化指南，类似原则适用于 Langfuse）。 - **官方资源**：部署问题可查阅 [Langfuse 官方文档](https://langfuse.com/docs)，或社区支持。 - **最佳实践**：定期备份数据库，监控资源使用（Docker 容器可能占用较高内存）。 通过本地部署 Langfuse，您可以高效管理提示词、降低大模型应用风险，并提升开发效率[^1][^2]。如果您遇到具体问题（如集成错误），提供更多细节我可以进一步协助。
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