Seguimiento y supervisión de tuberías RAG con Weights & Biases (wandb)
Índice de contenido
- Introducción 🌟
- Descripción de Weights and Biases 📊
- Ventajas y desventajas del uso de Weights and Biases ⚖️
- Integración de Weights and Biases con Lang Chain y Llama Index 🛠️
- Instalación de las bibliotecas necesarias 📚
- Configuración de las claves de API de OpenAI y Weights and Biases 🔑
- Carga y fragmentación de documentos 📄
- Creación de una cadena de recuperación 🔄
- Ejecución de la cadena y seguimiento de los experimentos ⏳
- Conclusiones finales 🎯
Introducción 🌟
En este artículo, nos adentraremos en el mundo de Weights and Biases, una herramienta especializada en la gestión de experimentos de aprendizaje automático. Veremos cómo podemos utilizar esta herramienta en conjunto con los frameworks de orquestación Lang Chain y Llama Index para realizar un seguimiento exhaustivo de nuestros experimentos. Además, exploraremos las ventajas y desventajas de su uso, así como su integración con otras bibliotecas y cómo configurar las claves de API necesarias. ¡Así que empecemos!
Descripción de Weights and Biases 📊
Weights and Biases, también conocido como W&B o simplemente WB, es una plataforma desarrollada para ayudar a los investigadores y desarrolladores de inteligencia artificial en la gestión de experimentos de aprendizaje automático. Esta herramienta proporciona una trazabilidad completa de los experimentos, lo que permite realizar un seguimiento detallado de los resultados y parámetros utilizados en cada fase del proceso. Con Weights and Biases, es posible monitorizar los distintos niveles de una canalización, desde el nivel de las promoción hasta el nivel de la cadena, y muchos otros detalles que se pueden visualizar desde el panel de control.
Ventajas y desventajas del uso de Weights and Biases ⚖️
Antes de adentrarnos en los detalles de Weights and Biases, es importante tener en cuenta tanto sus ventajas como sus desventajas. A continuación, mencionaremos algunas de las principales:
Ventajas:
- Fácil integración con frameworks de orquestación como Lang Chain y Llama Index.
- Permite realizar un seguimiento detallado de los experimentos y parámetros utilizados.
- Proporciona una visión completa de los resultados y métricas de los modelos de aprendizaje automático.
- Facilita la colaboración entre equipos y el intercambio de resultados en un entorno seguro.
Desventajas:
- Requiere la configuración inicial de las claves de API de Weights and Biases y OpenAI.
- Puede haber cierta complejidad al configurar la herramienta y definir las estrategias de fragmentación de documentos.
- El uso de Weights and Biases puede generar costos adicionales en caso de necesitar funciones avanzadas o un mayor almacenamiento de artefactos.
En general, Weights and Biases es una herramienta con muchas ventajas para la gestión de experimentos de aprendizaje automático, pero es importante evaluar cuidadosamente si se ajusta a tus necesidades y considerar los posibles costos adicionales antes de utilizarla.
Integración de Weights and Biases con Lang Chain y Llama Index 🛠️
Una de las principales ventajas de Weights and Biases es su fácil integración con frameworks de orquestación como Lang Chain y Llama Index. Estos frameworks permiten un flujo de trabajo optimizado y una mejor gestión de los experimentos de aprendizaje automático.
La integración de Weights and Biases con Lang Chain es muy sencilla. Solo tienes que seguir los siguientes pasos:
- Instala las bibliotecas necesarias utilizando el comando pip install Lang Chain.
- Configura las claves de API de OpenAI y Weights and Biases.
- Carga y fragmenta los documentos relevantes para tu experimento.
- Crea la cadena de recuperación utilizando los módulos de Lang Chain y Weights and Biases.
- Ejecuta la cadena y realiza un seguimiento de los experimentos desde el panel de control de Weights and Biases.
Con esta integración, podrás realizar un seguimiento detallado de cada fase de tu experimento y obtener información valiosa sobre los resultados y la eficiencia de tus modelos de aprendizaje automático.
Instalación de las bibliotecas necesarias 📚
Antes de empezar a utilizar Weights and Biases con Lang Chain, es necesario instalar las bibliotecas necesarias en tu entorno de desarrollo. A continuación, se muestra el comando para instalar Lang Chain:
pip install Lang Chain
Además, debes asegurarte de tener instaladas las siguientes bibliotecas adicionales: Llama Index, Pi PDF, entre otras. Puedes instalarlas utilizando comandos similares al anterior.
Configuración de las claves de API de OpenAI y Weights and Biases 🔑
Para utilizar Weights and Biases en conjunto con Lang Chain, es necesario configurar las claves de API de OpenAI y Weights and Biases. Estas claves son necesarias para acceder a los servicios proporcionados por estas plataformas.
- Obtén las claves de API de OpenAI y Weights and Biases registrándote en sus respectivas páginas web.
- En tu entorno de desarrollo, crea una variable de entorno para almacenar las claves de API:
import os
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = 'tu_clave_de_api_de_openai'
os.environ['WB_API_KEY'] = 'tu_clave_de_api_de_weights_and_biases'
Asegúrate de reemplazar 'tu_clave_de_api_de_openai'
y 'tu_clave_de_api_de_weights_and_biases'
con tus propias claves de API.
Con estas claves de API configuradas, podrás acceder a las funciones proporcionadas por OpenAI y Weights and Biases en tu código.
Carga y fragmentación de documentos 📄
Una vez que hayas instalado las bibliotecas necesarias y configurado las claves de API, estás listo para cargar y fragmentar los documentos relevantes para tu experimento. Para Ello, debes seguir los siguientes pasos:
- Importa los módulos necesarios de Lang Chain para la carga y fragmentación de documentos:
from langchain.document_loaders import PiPDFLoader
from langchain.text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
- Crea un objeto de carga de documentos utilizando el módulo PiPDFLoader:
loader = PiPDFLoader()
- Carga el documento utilizando el método
load
del objeto de carga de documentos:
document = loader.load('ruta_del_archivo.pdf')
- Fragmenta el documento utilizando el módulo RecursiveCharacterTextSplitter:
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50)
text_chunks = text_splitter.split(document)
Estos pasos te permitirán cargar y fragmentar los documentos de manera eficiente, lo que facilitará el posterior procesamiento y análisis de los mismos.
Creación de una cadena de recuperación 🔄
Una vez que hayas cargado y fragmentado los documentos, es hora de crear una cadena de recuperación utilizando Weights and Biases. Para ello, necesitarás importar los módulos correspondientes de Lang Chain:
from langchain.retrieval import Retriever
from langchain.llms import OpenAI
A continuación, debes crear una instancia de Retriever
y OpenAI
para utilizarlos en tu cadena de recuperación:
retriever = Retriever()
openai_model = OpenAI()
Además, deberás definir las opciones de configuración para tu cadena de recuperación, como el modelo de lenguaje (llm
), la temperatura (temperature
) y el tipo de cadena (chain_type
):
llm = openai_model.llm(version="3.5-turbo", temperature=0.3)
chain_type = "stuff"
Finalmente, puedes crear tu cadena de recuperación utilizando el método build_retrieval_chain
de tu instancia de Retriever
:
retrieval_chain = retriever.build_retrieval_chain(llm=llm, chain_type=chain_type)
Con tu cadena de recuperación creada, estarás listo para ejecutarla y realizar un seguimiento exhaustivo de tus experimentos utilizando Weights and Biases.
Ejecución de la cadena y seguimiento de los experimentos ⏳
Una vez que hayas creado tu cadena de recuperación, es hora de ejecutarla y realizar un seguimiento de tus experimentos utilizando Weights and Biases. A continuación, se muestra cómo puedes hacerlo:
- Importa los módulos necesarios e inicia una instancia de
wandb.Run
para realizar un seguimiento de tus experimentos:
import wandb
run = wandb.init(project="nombre_del_proyecto", entity="nombre_de_entidad")
- Ejecuta tu cadena de recuperación utilizando el método
run
de tu instancia de Retriever
:
retrieved_result = retriever.run(retrieval_chain, input_text="tu_pregunta")
- Utiliza los métodos y atributos de
retrieved_result
para obtener los resultados de tu experimento, como las respuestas generadas o cualquier métrica relevante:
output_text = retrieved_result.output.text
- Realiza un seguimiento de tus experimentos utilizando los métodos y atributos de tu instancia de
wandb.Run
. Por ejemplo, puedes utilizar el método log
para registrar métricas importantes y el método finish
para finalizar el seguimiento del experimento:
wandb.log({"métrica_1": valor_1, "métrica_2": valor_2})
run.finish()
Con Weights and Biases y Lang Chain, podrás realizar un seguimiento detallado de tus experimentos y obtener insights valiosos sobre el rendimiento de tus modelos de aprendizaje automático.
Conclusiones finales 🎯
En este artículo, hemos explorado Weights and Biases y su integración con Lang Chain y Llama Index para la gestión de experimentos de aprendizaje automático. Hemos revisado las ventajas y desventajas de su uso, así como los pasos necesarios para configurar las claves de API y utilizar las bibliotecas requeridas. También hemos discutido cómo cargar y fragmentar documentos, crear cadenas de recuperación y realizar un seguimiento de los experimentos utilizando Weights and Biases.
Weights and Biases es una herramienta poderosa que puede ayudarte a optimizar tus experimentos de aprendizaje automático y obtener resultados precisos y confiables. Si estás interesado en mejorar tus modelos y llevar tus habilidades de inteligencia artificial al siguiente nivel, te recomendamos que pruebes Weights and Biases junto con Lang Chain y Llama Index.
¡No dudes en explorar más sobre estas herramientas y utilizarlas en tus proyectos de aprendizaje automático!