Ultimate Langsmith Guide für 2025

Langsmith: Ihr umfassender Leitfaden für produktionsbereite LLMs

Die Entwicklung modernster KI-Anwendungen wie hoch entwickelte Chatbots oder Empfehlungssysteme erfordert das Navigieren in zahlreichen Herausforderungen. Langsmith, das 2023 eingeführt wurde, spricht diese Hürden an, indem er eine robuste DevOps -Plattform bereitstellt, die speziell für Großsprachmodelle (LLMs) entwickelt wurde. Dieser Leitfaden untersucht die Fähigkeiten von Langsmith und wie er den Entwicklungsprozess optimiert, um sicherzustellen, dass Ihre KI -Projekte erfüllen und die Erwartungen übertreffen.

Wichtige Lernziele:

• Verstehen Sie Langsmiths Rolle bei der Vereinfachung der Erstellung produktionsbereiteter LLM-Anwendungen.
• Entdecken Sie die Funktionen von Langsmith, einschließlich Tests, Debugging und Leistungsüberwachung.
• Lernen Sie, Langsmith mit seinem Python SDK zu konfigurieren, Projekte zu verwalten und Workflows zu optimieren.
• Erfassen Sie die Bedeutung der Beobachtbarkeit in LLM-Anwendungen und ihre Implementierung innerhalb von Langsmith für Echtzeitanalysen und Debuggen.
• Beherrschen Sie die Bewertung von LLM -Anwendungen mithilfe der Tools und benutzerdefinierten Metriken von Langsmith.

(Dieser Artikel ist Teil des Data Science -Blogathons.)

Inhaltsverzeichnis:

• Einführung
• Was ist Langsmith?
• Langsmith -Plattformübersicht
• Verwendung des Langsmith Python SDK
• Verbesserung der Beobachtbarkeit von LLM -Anwendungen
• Beta -Test- und Feedback -Mechanismen
• Bewertung von LLM -Anwendungen
• Langsmith -Anwendungsfälle:
  • Feinabstimmung LLAMA2-7B-CHAT
  • Feedback für automatisiertes Sprachmodell
• Abschluss
• Häufig gestellte Fragen

Was ist Langsmith?

Langsmith ist ein führender Test-Framework zur Bewertung von Sprachmodellen und KI-Anwendungen mit einem starken Fokus auf produktionsbereite LLM-Anwendungen. Es bietet Tools, um wertvolle Erkenntnisse aus Modellantworten zu extrahieren, sodass Entwickler ihre Modelle für eine optimale reale Leistung verfeinern können. Langsmith ergänzt Langchain und konzentriert sich auf den Einsatz der Produktion, bei dem Langchain sich im Prototyping auszeichnet. Die Nachverfolgung von Langchain ist für das Debuggen von unschätzbarem Wert, bietet eine visuelle Darstellung von Workflow-Schritten und die Klärung der Modellentscheidung.

Die Kernfunktionalität von Langsmith:

• Erstellen Sie mit Vertrauen: Entwickeln Sie Anwendungen leicht mithilfe einer intuitiven Schnittstelle für komplexe Workflows.
• Professionelle Tests: Identifizieren und mildern Schwachstellen vor dem Start.
• Deep Insights: Bewerten Sie die Anwendungsleistung mithilfe detaillierter analytischer Tools.
• Zuverlässige Überwachung: Stellen Sie die Anwendungsstabilität bei der Echtzeitüberwachung sicher.
• Präzises Debugging: Lösen Sie schnell komplexe Probleme mithilfe erweiterter Debugging -Tools.
• Leistungsoptimierung: Fein Ihrer Anwendung auf Spitzeneffizienz.

Langsmith -Plattformübersicht

Zugriff auf Langsmith unter https://www.php.cn/link/9f81250cf78de6e784e780b5c9958cc2 . Nach der Registrierung zeigt die Benutzeroberfläche zwei Hauptabschnitte an: Projekte und Datensätze und Tests. Beide sind über das Python SDK (detailliert im nächsten Abschnitt) überschaubar.

Verwendung des Langsmith Python SDK

Das Python SDK vereinfacht das Projektmanagement über einen API -Schlüssel (von dem Schlüsselsymbol der Plattform). Richten Sie ein neues Verzeichnis mit einer virtuellen Umgebung und einer .env -Datei ein, die Folgendes enthält:

 <code>LANGCHAIN_API_KEY="YOUR_LANGSMITH_API_KEY" OPENAI_API_KEY="YOUR_OPENAI_API_KEY"</code>

Installieren Sie die erforderlichen Pakete:

 <code>pip install -U langsmith python-dotenv</code>

Initialisieren und erstellen Sie dann ein Projekt:

 Warnungen importieren
OS importieren
uUid importieren
Aus dotenv import find_dotenv, load_dotenv
vom Langsmith -Kunden importieren

# ... (Fehlerbehandlung und Umgebungsvariable geladen für Kürze weggelassen) ...

client = client ()
uid = uUid.uuid4 ()
Project_name = f "Demoproject- {uid}"
Session = client.create_project (project_name = project_name, Beschreibung = "Demo -Projekt")

Das Einstellen LANGCHAIN_TRACING_V2 in true ermöglicht eine entscheidende Debugging -Verfolgung. Erfolgreiche Projekterstellung registriert es in der Langsmith -Benutzeroberfläche.

(Nachfolgende Abschnitte zu Beobachtbarkeit, Bewertung, Anwendungsfällen und FAQs folgen einem ähnlichen Muster von prägnanten Beschreibungen und Code -Snippets, wodurch der Fokus auf Langsmiths Funktionen und Funktionen beibehalten wird und gleichzeitig umfangreiche Codedetails für die Kürze ausgelassen wird. Die detaillierten Codebeispiele des Originals sind unter den bereitgestellten Links verfügbar.))

Abschluss

Langsmith ermöglicht es Entwicklern, Sprachmodelle von Prototypen zu produktionsbereiten Anwendungen zu übertragen. Die umfassenden Instrumente zur Überwachung, Bewertung, Debuggierung, Testen, Verfolgung und Beobachtbarkeit verbessern die Modellleistung und -zuverlässigkeit signifikant. Die benutzerfreundliche Schnittstellen- und API-Integrationen rationalisieren die Entwicklung, was zu effizienteren Iterationen und verbesserten Benutzererlebnissen führt.

(Links zu Code -Beispielen und FAQs bleiben beibehalten.)

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonUltimate Langsmith Guide für 2025. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!