langsmith 本地化部署
时间: 2025-01-26 21:33:02 浏览: 905
### LangSmith 的本地化部署教程
对于希望在本地环境中部署和使用 LangSmith 平台的情况,可以采用一种简化的方式实现快速搭建。此方法特别适用于个人开发者以及对数据安全性有一定考量但不需要高度复杂配置的小型开发团队。
#### 准备工作
确保计算机上已安装 Docker 和 Git 工具,这是顺利执行后续命令的前提条件。
#### 获取项目源码
通过 Git 命令克隆目标仓库到本地机器:
```bash
git clone https://github.com/langfuse/langfuse.git
```
这一步骤将下载整个项目的最新版本至当前文件夹内[^2]。
#### 进入项目目录
切换至刚创建的工作空间中继续操作:
```bash
cd langfuse
```
该指令使终端环境定位到指定路径下的新位置以便于下一步的操作。
#### 启动服务容器
利用 Docker Compose 来自动化完成所需的服务实例初始化过程:
```bash
docker compose up
```
上述命令不仅会拉取必要的镜像资源还会按照预设规则启动 Postgres 数据库在内的多个组件形成完整的运行环境。
一旦这些步骤被执行完毕,则意味着已经成功建立了可以在本地使用的 LangSmith 实例。此时可以通过浏览器访问默认地址来验证部署成果,并开始探索其功能特性。
相关问题
langsmith环境变量部署
### 配置和部署 LangSmith 环境变量
为了使LangChain能够利用LangSmith进行过程数据收集,在代码中需设置特定的环境变量。这些环境变量用于控制日志跟踪功能、指定API密钥、定义端点以及命名项目。
#### 设置环境变量
四个必要的环境变量分别为:
- `LANGCHAIN_TRACING_V2`:此参数决定是否激活LangChain的日志追踪机制[^1]。
- `LANGCHAIN_API_KEY`:这是之前获取到的LangSmith API Key,用来认证请求的身份合法性。
- `LANGCHAIN_ENDPOINT`:指明了LangSmith接收并处理来自应用程序的数据的具体URL路径。
- `LANGCHAIN_PROJECT`:代表要监控的目标项目的唯一标识符;当该值为空时,默认情况下所有记录都将被分配给名为"default"的通用容器内。然而,推荐显式设定这一项以便更好地管理和区分不同用途下的活动流。
在Unix/Linux/MacOS系统上可以通过命令行来临时或永久地添加上述键值对至当前shell session或是全局配置文件(如`.bashrc`, `.zshrc`等)。对于Windows操作系统,则应考虑编辑系统的高级属性里的“环境变量”。
```bash
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY="your_api_key_here"
export LANGCHAIN_ENDPOINT="https://example.com/api/v1/logs"
export LANGCHAIN_PROJECT="my_project_name"
```
另外一种方式是在Python脚本内部通过内置模块`os.environ`动态注入这些配置选项,这种方式适用于不想暴露敏感信息于外部的情况或者是希望基于某些条件灵活调整其取值的情形下。
```python
import os
os.environ['LANGCHAIN_TRACING_V2'] = 'true'
os.environ['LANGCHAIN_API_KEY'] = "your_api_key_here"
os.environ['LANGCHAIN_ENDPOINT'] = "https://example.com/api/v1/logs"
os.environ['LANGCHAIN_PROJECT'] = "my_project_name"
api_key = os.getenv('LANGCHAIN_API_KEY')
print(api_key)
```
最后一步是安装LangSmith库以确保一切正常工作。这通常涉及到执行pip install指令下载所需的依赖包[^2]。
```bash
pip install langsmith
```
完成以上操作之后,即可启动集成有LangSmith支持的应用实例,并享受实时性能分析带来的便利之处。
LangSmith跟踪不到本地大模型
### 解决LangSmith无法跟踪本地大模型的问题
#### 原因分析
LangSmith平台主要设计用于云环境下的大型语言模型(LLM)监控和管理,在处理本地部署的大模型时存在局限性。具体来说,由于本地环境中缺乏统一的日志收集机制和服务暴露接口,使得LangSmith难以直接接入并获取必要的运行数据[^1]。
#### 解决方案概述
为了使LangSmith能够有效追踪本地大模型的表现情况,可以从以下几个方面入手:
1. **日志标准化**
实现本地大模型服务端口的标准输出重定向至文件系统,并按照特定格式记录每次请求响应详情。这一步骤确保了后续可以通过读取这些结构化的日志来模拟云端API调用行为。
2. **代理层搭建**
构建一个轻量级HTTP服务器作为中间件,负责接收来自客户端的应用程序编程接口(API)请求并将之转发给实际承载计算任务的目标机器;同时拦截返回的数据包以便插入额外元信息字段,如时间戳、耗时统计等重要性能指标。
3. **集成SDK库**
利用官方提供的Python SDK或其他支持的语言版本,通过配置项指定远程地址指向自定义实现的服务实例位置,从而完成整个闭环反馈链条的建立。
4. **安全传输保障**
鉴于敏感业务场景下对于通信加密的需求日益增长,建议采用SSL/TLS协议保护所有涉及个人信息交换环节的安全性,防止潜在风险隐患的发生。
```python
import ssl
from http.server import HTTPServer, BaseHTTPRequestHandler
import json
import requests
class ProxyHandler(BaseHTTPRequestHandler):
def do_POST(self):
content_length = int(self.headers['Content-Length'])
post_data = self.rfile.read(content_length)
# Forward request to local model server with added metadata
response = requests.post(
'http://localhost:8000/api/v1/predict',
data=post_data,
headers=self.headers,
verify=False # For demonstration purposes only; should be True in production.
)
# Add custom metrics before sending back to client
enriched_response = {
"original": response.json(),
"metadata": {"timestamp": time.time(), "latency_ms": round(response.elapsed.total_seconds()*1000)}
}
self.send_response(200)
self.end_headers()
self.wfile.write(json.dumps(enriched_response).encode())
if __name__ == "__main__":
context = ssl.SSLContext(ssl.PROTOCOL_TLS_SERVER)
context.load_cert_chain('path/to/cert.pem', 'path/to/key.pem')
server_address = ('', 443)
httpd = HTTPServer(server_address, ProxyHandler)
httpd.socket = context.wrap_socket(httpd.socket, server_side=True)
print("Starting proxy on https://{}:{}".format(*server_address))
httpd.serve_forever()
```
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