Отслеживание больших языковых моделей (LLM) с помощью MLflow: полное руководство

pip install mlflow>=2.8.1
pip install openai
pip install chromadb==0.4.15
pip install langchain==0.0.348
pip install tiktoken
pip install 'mlflow[genai]'
pip install databricks-sdk --upgrade

import mlflow
import chromadb

print(f"MLflow version: {mlflow.__version__}")
print(f"ChromaDB version: {chromadb.__version__}")

import mlflow
import openai

def query_llm(prompt, max_tokens=100):
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-002",
        prompt=prompt,
        max_tokens=max_tokens
    )
    return response.choices[0].text.strip()

with mlflow.start_run():
    prompt = "Explain the concept of machine learning in simple terms."
    
    # Log parameters
    mlflow.log_param("model", "text-davinci-002")
    mlflow.log_param("max_tokens", 100)
    
    # Query the LLM and log the result
    result = query_llm(prompt)
    mlflow.log_metric("response_length", len(result))
    
    # Log the prompt and response
    mlflow.log_table("prompt_responses", {"prompt": [prompt], "response": [result]})
    
    print(f"Response: {result}")

import mlflow
from mlflow.deployments import get_deploy_client

# Initialize the deployment client
client = get_deploy_client("databricks")

# Define the endpoint configuration
endpoint_name = "llm-endpoint"
endpoint_config = {
    "served_entities": [{
        "name": "gpt-model",
        "external_model": {
            "name": "gpt-3.5-turbo",
            "provider": "openai",
            "task": "llm/v1/completions",
            "openai_config": {
                "openai_api_type": "azure",
                "openai_api_key": "{{secrets/scope/openai_api_key}}",
                "openai_api_base": "{{secrets/scope/openai_api_base}}",
                "openai_deployment_name": "gpt-35-turbo",
                "openai_api_version": "2023-05-15",
            },
        },
    }],
}

# Create the endpoint
client.create_endpoint(name=endpoint_name, config=endpoint_config)

<div class="relative flex flex-col rounded-lg">

response = client.predict(
endpoint=endpoint_name,
inputs={"prompt": "Explain the concept of neural networks briefly.","max_tokens": 100,},)

print(response)

Это отправит запрос в нашу развернутую модель и вернет сгенерированный ответ.

Оценка LLM с помощью MLflow

Оценка имеет решающее значение для понимания эффективности и поведения ваших LLM. MLflow предоставляет комплексные инструменты для оценки LLM, включая как встроенные, так и пользовательские метрики.

Подготовка вашего LLM к оценке

Чтобы оценить свой LLM с помощью mlflow.evaluate(), ваша модель должна быть в одной из этих форм:

1. An mlflow.pyfunc.PyFuncModel экземпляр или URI, указывающий на зарегистрированную модель MLflow.
2. Функция Python, которая принимает строковые входные данные и выводит одну строку.
3. URI конечной точки развертываний MLflow.
4. Поставьте model=None и включать результаты модели в данные оценки.

Давайте рассмотрим пример использования зарегистрированной модели MLflow:

import mlflow
import openai

with mlflow.start_run():
    system_prompt = "Answer the following question concisely."
    logged_model_info = mlflow.openai.log_model(
        model="gpt-3.5-turbo",
        task=openai.chat.completions,
        artifact_path="model",
        messages=[
            {"role": "system", "content": system_prompt},
            {"role": "user", "content": "{question}"},
        ],
    )

# Prepare evaluation data
eval_data = pd.DataFrame({
    "question": ["What is machine learning?", "Explain neural networks."],
    "ground_truth": [
        "Machine learning is a subset of AI that enables systems to learn and improve from experience without explicit programming.",
        "Neural networks are computing systems inspired by biological neural networks, consisting of interconnected nodes that process and transmit information."
    ]
})

# Evaluate the model
results = mlflow.evaluate(
    logged_model_info.model_uri,
    eval_data,
    targets="ground_truth",
    model_type="question-answering",
)

print(f"Evaluation metrics: {results.metrics}")

В этом примере регистрируется модель OpenAI, подготавливаются данные оценки, а затем модель оценивается с использованием встроенных метрик MLflow для задач с ответами на вопросы.

Пользовательские метрики оценки

MLflow позволяет определять пользовательские метрики для оценки LLM. Вот пример создания пользовательской метрики для оценки профессионализма ответов:

from mlflow.metrics.genai import EvaluationExample, make_genai_metric

professionalism = make_genai_metric(
    name="professionalism",
    definition="Measure of formal and appropriate communication style.",
    grading_prompt=(
        "Score the professionalism of the answer on a scale of 0-4:\n"
        "0: Extremely casual or inappropriate\n"
        "1: Casual but respectful\n"
        "2: Moderately formal\n"
        "3: Professional and appropriate\n"
        "4: Highly formal and expertly crafted"
    ),
    examples=[
        EvaluationExample(
            input="What is MLflow?",
            output="MLflow is like your friendly neighborhood toolkit for managing ML projects. It's super cool!",
            score=1,
            justification="The response is casual and uses informal language."
        ),
        EvaluationExample(
            input="What is MLflow?",
            output="MLflow is an open-source platform for the machine learning lifecycle, including experimentation, reproducibility, and deployment.",
            score=4,
            justification="The response is formal, concise, and professionally worded."
        )
    ],
    model="openai:/gpt-3.5-turbo-16k",
    parameters={"temperature": 0.0},
    aggregations=["mean", "variance"],
    greater_is_better=True,
)

# Use the custom metric in evaluation
results = mlflow.evaluate(
    logged_model_info.model_uri,
    eval_data,
    targets="ground_truth",
    model_type="question-answering",
    extra_metrics=[professionalism]
)

print(f"Professionalism score: {results.metrics['professionalism_mean']}")

В этой специальной метрике используется GPT-3.5-turbo для оценки профессионализма ответов, демонстрируя, как вы можете использовать сами LLM для оценки.

Передовые методы оценки LLM

По мере того, как программы магистратуры права (LLM) становятся всё более сложными, совершенствуются и методы их оценки. Давайте рассмотрим некоторые продвинутые методы оценки с помощью MLflow.

Оценка расширенной генерации (RAG)

Системы RAG сочетают в себе мощь моделей поиска и генеративных моделей. Оценка систем RAG требует анализа как компонентов поиска, так и компонентов генерации. Вот как настроить систему RAG и оценить её с помощью MLflow:

from langchain.document_loaders import WebBaseLoader
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.llms import OpenAI

# Load and preprocess documents
loader = WebBaseLoader(["https://mlflow.org/docs/latest/index.html"])
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
texts = text_splitter.split_documents(documents)

# Create vector store
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = Chroma.from_documents(texts, embeddings)

# Create RAG chain
llm = OpenAI(temperature=0)
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=llm,
    chain_type="stuff",
    retriever=vectorstore.as_retriever(),
    return_source_documents=True
)

# Evaluation function
def evaluate_rag(question):
    result = qa_chain({"query": question})
    return result["result"], [doc.page_content for doc in result["source_documents"]]

# Prepare evaluation data
eval_questions = [
    "What is MLflow?",
    "How does MLflow handle experiment tracking?",
    "What are the main components of MLflow?"
]

# Evaluate using MLflow
with mlflow.start_run():
    for question in eval_questions:
        answer, sources = evaluate_rag(question)
        
        mlflow.log_param(f"question", question)
        mlflow.log_metric("num_sources", len(sources))
        mlflow.log_text(answer, f"answer_{question}.txt")
        
        for i, source in enumerate(sources):
            mlflow.log_text(source, f"source_{question}_{i}.txt")

    # Log custom metrics
    mlflow.log_metric("avg_sources_per_question", sum(len(evaluate_rag(q)[1]) for q in eval_questions) / len(eval_questions))