使用 ClearML 进行 Langchain 实验的高效追踪与管理

在机器学习与深度学习的开发和生产环境中，ClearML 提供了一套完整的工具套件。通过其强大的实验管理和 MLOps 功能，开发者可以轻松地对实验进行自动化追踪、编排和部署。本文将介绍如何利用 ClearML 的强大功能来管理 Langchain 实验，包括安装、API 调用、以及具体的代码实现。

技术背景介绍

ClearML 提供五个主要模块：

1. 实验管理器：自动化的实验追踪、环境管理和结果记录。
2. MLOps：针对机器学习与深度学习任务的编排与自动化解决方案。
3. 数据管理：基于对象存储的全面数据版本控制。
4. 模型服务：云就绪的可扩展模型服务方案。
5. 报表生成：支持嵌入在线内容的丰富马可编辑功能。

在本文中，我们重点关注 ClearML 的实验管理器模块，并结合 Langchain 进行实验追踪。

核心原理解析

ClearML 实验管理器通过追踪和追溯实验的执行路径，帮助开发者优化实验流程。其可视化和日志追踪能力使开发者能更细致地分析每次运行的性能差异。

代码实现演示

为了开始使用 ClearML 进行 Langchain 实验跟踪，我们首先需要进行一些必要的安装和设置。以下是实现代码：

# 安装必要的库
%pip install --upgrade --quiet clearml pandas textstat spacy
!python -m spacy download en_core_web_sm

# 获取 API 凭证
import os

os.environ["CLEARML_API_ACCESS_KEY"] = "your-clearml-api-key"
os.environ["CLEARML_API_SECRET_KEY"] = "your-clearml-secret-key"
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-openai-api-key"
os.environ["SERPAPI_API_KEY"] = "your-serpapi-api-key"

# 使用 ClearMLCallbackHandler 结合 Langchain
from langchain_community.callbacks import ClearMLCallbackHandler
from langchain_core.callbacks import StdOutCallbackHandler
from langchain_openai import OpenAI

# 设置 ClearML 回调
clearml_callback = ClearMLCallbackHandler(
    task_type="inference",
    project_name="langchain_callback_demo",
    task_name="llm",
    tags=["test"],
    visualize=True,
    complexity_metrics=True,
    stream_logs=True,
)

callbacks = [StdOutCallbackHandler(), clearml_callback]

# 准备 OpenAI 模型
llm = OpenAI(temperature=0, callbacks=callbacks)

# 场景 1 - 运行单个 LLM
llm_result = llm.generate(["Tell me a joke", "Tell me a poem"] * 3)
clearml_callback.flush_tracker(langchain_asset=llm, name="simple_sequential")

# 场景 2 - 带工具的 Agent
from langchain.agents import AgentType, initialize_agent, load_tools

tools = load_tools(["serpapi", "llm-math"], llm=llm, callbacks=callbacks)
agent = initialize_agent(
    tools,
    llm,
    agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
    callbacks=callbacks,
)

agent.run("Who is the wife of the person who sang summer of 69?")
clearml_callback.flush_tracker(langchain_asset=agent, name="Agent with Tools", finish=True)

应用场景分析

通过上述代码，我们可以追踪 Langchain 实验的多种运行场景，包括简单的 LLM 运行和复杂的带工具的 Agent 工作流。这种自动化和结构化的方式，不仅提升了开发效率，还增强了实验结果的可追溯性。

实践建议

1. 确保为每次 clearml_callback.flush_tracker() 调用使用唯一的 name 参数，以避免实验参数被覆盖。
2. 用 finish=True 选项关闭 ClearML 回调后，需要新建一个回调实例进行进一步的日志记录。
3. 探索 ClearML 的其他开源工具，如数据版本管理器和远程执行代理，以提升整体研发效率。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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