2025 년 궁극의 랑 스미스 가이드

Langsmith : 생산 준비 LLM에 대한 포괄적 인 안내서

정교한 챗봇 또는 권장 시스템과 같은 최첨단 AI 응용 프로그램을 개발하려면 수많은 과제를 탐색해야합니다. 2023 년에 시작된 Langsmith는 LLM (Lange Language Models) 용으로 특별히 설계된 강력한 DevOps 플랫폼을 제공하여 이러한 장애물을 해결합니다. 이 안내서는 Langsmith의 기능과 그것이 개발 프로세스를 간소화하는 방법을 탐색하여 AI 프로젝트가 기대를 충족시키고 초과하도록합니다.

주요 학습 목표 :

• 생산 준비 LLM 애플리케이션의 생성을 단순화하는 데있어서 Langsmith의 역할을 이해하십시오.
• 테스트, 디버깅 및 성능 모니터링을 포함한 Langsmith의 기능을 탐색하십시오.
• Python SDK를 사용하여 Langsmith를 구성하고 프로젝트를 관리하며 워크 플로우를 최적화하는 방법을 배웁니다.
• 실시간 분석 및 디버깅을 위해 LLM 애플리케이션의 관찰 가능성과 Langsmith 내 구현을 파악하십시오.
• Langsmith의 도구 및 사용자 정의 메트릭을 사용하여 LLM 응용 프로그램의 평가를 마스터하십시오.

(이 기사는 데이터 과학 블로그의 일부입니다.)

목차 :

• 소개
• Langsmith는 무엇입니까?
• Langsmith 플랫폼 개요
• Langsmith Python SDK 사용
• LLM 애플리케이션 관찰 가능성 향상
• 베타 테스트 및 피드백 메커니즘
• LLM 응용 프로그램 평가
• Langsmith 사용 사례 :
  • 미세 조정 llama2-7b-chat
  • 자동 언어 모델 피드백
• 결론
• 자주 묻는 질문

Langsmith는 무엇입니까?

Langsmith는 제작 준비 LLM 응용 프로그램에 중점을 둔 언어 모델 및 AI 응용 프로그램을 평가하기위한 주요 테스트 프레임 워크입니다. 모델 응답에서 귀중한 통찰력을 추출 할 수있는 도구를 제공하여 개발자가 최적의 실제 성능을 위해 모델을 개선 할 수 있습니다. Langsmith는 Langchain을 보완하며 Langchain이 프로토 타이핑에서 뛰어난 생산 배포에 중점을 둡니다. Langchain의 추적 기능은 디버깅에 매우 중요합니다. 워크 플로우 단계의 시각적 표현을 제공하고 모델 의사 결정을 명확하게합니다.

Langsmith의 핵심 기능 :

• 자신감을 가지고 빌드 : 복잡한 워크 플로우에 직관적 인 인터페이스를 사용하여 응용 프로그램을 쉽게 개발하십시오.
• 전문 테스트 : 출시 전에 취약점을 식별하고 완화하십시오.
• 깊은 통찰력 : 자세한 분석 도구를 사용하여 응용 프로그램 성능을 평가합니다.
• 안정적인 모니터링 : 실시간 모니터링으로 응용 프로그램 안정성을 보장합니다.
• 정확한 디버깅 : 고급 디버깅 도구를 사용하여 복잡한 문제를 신속하게 해결합니다.
• 성능 최적화 : 피크 효율성을 위해 애플리케이션을 미세 조정하십시오.

Langsmith 플랫폼 개요

https://www.php.cn/link/9f81250cf78de6e784e780b5c9958cc2 에서 Langsmith 액세스. 등록 후 사용자 인터페이스에는 프로젝트 및 데이터 세트 및 테스트의 두 가지 주요 섹션이 표시됩니다. 둘 다 Python SDK를 통해 관리 할 수 ​​있습니다 (다음 섹션에 자세히 설명).

Langsmith Python SDK 사용

Python SDK는 API 키 (플랫폼의 키 아이콘에서 얻을 수 있음)를 통해 프로젝트 관리를 단순화합니다. 가상 환경과 .env 파일이 포함 된 새 디렉토리를 설정하십시오.

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

필요한 패키지 설치 :

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

그런 다음 프로젝트를 초기화하고 만듭니다.

 경고 수입
OS 가져 오기
UUID 가져 오기
dotenv import find_dotenv, load_dotenv에서
Langsmith 가져 오기 클라이언트에서

# ... (오류 처리 및 환경 가변 로딩이 간결하게 생략 됨) ...

클라이언트 = 클라이언트 ()
uid = uuid.uuid4 ()
project_name = f "demoproject- {uid}"
session = client.create_project (project_name = project_name, description = "데모 프로젝트")

LANGCHAIN_TRACING_V2 true 로 설정하면 중요한 디버깅 추적이 가능합니다. 성공적인 프로젝트 제작은 Langsmith UI에 등록합니다.

(관찰 가능성, 평가, 사용 사례 및 FAQ에 대한 후속 섹션은 유사한 간결한 설명 및 코드 스 니펫 패턴을 따르고 Langsmith의 기능 및 기능에 중점을 두면서 간결성에 대한 광범위한 코드 세부 사항을 생략합니다. 원본 문서의 자세한 코드 예제는 제공된 링크에서 사용할 수 있습니다).

결론

Langsmith는 개발자가 언어 모델을 프로토 타입에서 생산 준비 응용 프로그램으로 전환 할 수 있도록합니다. 모니터링, 평가, 디버깅, 테스트, 추적 및 관찰 가능성을위한 포괄적 인 도구는 모델 성능과 신뢰성을 크게 향상시킵니다. 사용자 친화적 인 인터페이스 및 API 통합은 개발을 간소화하여보다 효율적인 반복과 향상된 사용자 경험을 제공합니다.

(코드 예제 및 FAQ에 대한 링크가 유지됩니다.)

위 내용은 2025 년 궁극의 랑 스미스 가이드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!