MLflow ile Büyük Dil Modellerini (LLM) İzleme: Tam Bir Kılavuz

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)

Bu, konuşlandırılan modelimize bir bilgi istemi gönderecek ve oluşturulan yanıtı döndürecektir.

Yüksek Lisans'ları MLflow ile değerlendirme

Değerlendirme, LLM'lerinizin performansını ve davranışını anlamak için çok önemlidir. MLflow, LLM'leri değerlendirmek için hem yerleşik hem de özel ölçümler dahil olmak üzere kapsamlı araçlar sağlar.

LLM'nizi Değerlendirmeye Hazırlamak

LLM'nizi değerlendirmek için mlflow.evaluate(), modelinizin şu formlardan birinde olması gerekir:

1. An mlflow.pyfunc.PyFuncModel örnek veya günlüğe kaydedilmiş bir MLflow modeline işaret eden bir URI.
2. Dize girdilerini alan ve tek bir dize çıktısı veren bir Python işlevi.
3. Bir MLflow Dağıtımları uç noktası URI'si.
4. set model=None ve model çıktılarını değerlendirme verilerine dahil edin.

Kayıtlı bir MLflow modelini kullanan bir örneğe bakalım:

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}")

Bu örnekte bir OpenAI modeli kaydedilir, değerlendirme verileri hazırlanır ve ardından soru-cevap görevleri için MLflow'un yerleşik ölçümlerini kullanarak model değerlendirilir.

Özel Değerlendirme Metrikleri

MLflow, LLM değerlendirmesi için özel metrikler tanımlamanıza olanak tanır. İşte yanıtların profesyonelliğini değerlendirmek için özel bir metrik oluşturma örneği:

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']}")

Bu özel ölçüm, yanıtların profesyonelliğini puanlamak için GPT-3.5-turbo'yu kullanıyor ve değerlendirme için Yüksek Lisans'lardan nasıl yararlanabileceğinizi gösteriyor.

İleri Yüksek Lisans Değerlendirme Teknikleri

Hukuk alanında lisans (LL.M.) programları daha karmaşık hale geldikçe, onları değerlendirme teknikleri de gelişiyor. MLflow kullanarak bazı gelişmiş değerlendirme yöntemlerini inceleyelim.

Alma-Artırılmış Üretim (RAG) Değerlendirmesi

RAG sistemleri, geri alma tabanlı ve üretken modellerin gücünü bir araya getirir. RAG sistemlerini değerlendirmek, hem geri alma hem de üretim bileşenlerini değerlendirmeyi gerektirir. Bir RAG sistemini nasıl kurup MLflow kullanarak değerlendirebileceğiniz aşağıda açıklanmıştır:

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))