Histórico
A otimização do desempenho e a depuração em tempo real são os principais desafios em aplicativos de modelos de linguagem em larga escala (LLM). O LangWatch oferece uma solução abrangente baseada na estrutura DSPy para ajudar os usuários a localizar rapidamente os problemas e melhorar a eficiência do modelo.
Procedimentos operacionais básicos
- Visualização da construção de tubulaçõesMontagem rápida de componentes do pipeline LLM usando uma interface de arrastar e soltar para ajuste intuitivo da estrutura do processo.
- Função de rastreamento de experimentosO sistema registra automaticamente os parâmetros e os resultados de cada ajuste e oferece suporte à comparação de versões anteriores.
- Monitoramento de indicadores de desempenhoVisualização em tempo real das tendências das principais métricas, como latência de resposta, consumo de tokens, etc.
- Integração de ferramentas de depuraçãoAnálise dos fluxos de dados de entrada e saída de cada módulo com a ferramenta de visualização DSPy integrada
habilidade avançada
1. faça upload de dados de teste usando o "Data Set Management" para verificar em lote o efeito de diferentes combinações de parâmetros
2. definir limites de monitoramento de indicadores de negócios personalizados e acionar automaticamente alertas para situações anormais
3. avaliação quantitativa multidimensional da qualidade dos resultados combinada com mais de 30 avaliadores integrados
advertência
Recomenda-se realizar testes iterativos em dados de pequena escala primeiro para verificar o efeito da otimização antes de implementá-la no ambiente de produção.
Essa resposta foi extraída do artigoLangWatch: uma ferramenta de visualização para monitorar e otimizar os processos de LLM com base na estrutura DSPyO
