langchain_community.callbacks.clearml_callback
.ClearMLCallbackHandler¶
- class langchain_community.callbacks.clearml_callback.ClearMLCallbackHandler(task_type: Optional[str] = 'inference', project_name: Optional[str] = 'langchain_callback_demo', tags: Optional[Sequence] = None, task_name: Optional[str] = None, visualize: bool = False, complexity_metrics: bool = False, stream_logs: bool = False)[source]¶
回调处理程序,用于记录到ClearML。
- 参数:
job_type (str): ClearML任务类型,如“推断”、“测试”或“质控” project_name (str): ClearML项目名称 tags (list): 要添加到任务的标签 task_name (str): ClearML任务名称 visualize (bool): 是否可视化运行。 complexity_metrics (bool): 是否记录复杂度指标 stream_logs (bool): 是否将回调操作流式传输到ClearML
此处理程序将利用关联的回调方法和格式化每个回调函数的输入,其中包含有关LLM运行状态的元数据,并将响应添加到{method}_records和操作的记录列表中。然后将响应记录到ClearML控制台。
初始化回调处理程序。
Attributes
always_verbose
即使 verbose 为 False,也要调用详细回调函数。
ignore_agent
是否忽略代理回调。
ignore_chain
是否忽略链式回调。
ignore_chat_model
是否忽略聊天模型的回调。
ignore_llm
是否忽略LLM回调。
ignore_retriever
是否忽略检索器回调函数。
ignore_retry
是否忽略重试回调。
raise_error
run_inline
Methods
__init__
([task_type, project_name, tags, ...])初始化回调处理程序。
analyze_text
(text)使用textstat和spacy分析文本。
flush_tracker
([name, langchain_asset, finish])刷新追踪器并设置会话。
on_agent_action
(action, **kwargs)在代理程序上运行的操作。
on_agent_finish
(finish, **kwargs)当代理程序运行结束时运行。
on_chain_end
(outputs, **kwargs)当链结束运行时运行。
on_chain_error
(error, **kwargs)当链式错误时运行。
on_chain_start
(serialized, inputs, **kwargs)当链开始运行时运行。
on_chat_model_start
(serialized, messages, *, ...)当聊天模型开始运行时运行。
on_llm_end
(response, **kwargs)LLM 运行结束时运行。
on_llm_error
(error, **kwargs)当LLM出现错误时运行。
on_llm_new_token
(token, **kwargs)当LLM生成一个新的令牌时运行。
on_llm_start
(serialized, prompts, **kwargs)LLM启动时运行。
on_retriever_end
(documents, *, run_id[, ...])当Retriever运行结束时运行。
on_retriever_error
(error, *, run_id[, ...])当Retriever出错时运行。
on_retriever_start
(serialized, query, *, run_id)当Retriever开始运行时运行。
on_retry
(retry_state, *, run_id[, parent_run_id])在重试事件上运行。
on_text
(text, **kwargs)当代理程序结束时运行。
on_tool_end
(output, **kwargs)当工具运行结束时运行。
on_tool_error
(error, **kwargs)当工具出现错误时运行。
on_tool_start
(serialized, input_str, **kwargs)当工具开始运行时运行。
重置回调元数据。
- Parameters
task_type (Optional[str]) –
project_name (Optional[str]) –
tags (Optional[Sequence]) –
task_name (Optional[str]) –
visualize (bool) –
complexity_metrics (bool) –
stream_logs (bool) –
- Return type
None
- __init__(task_type: Optional[str] = 'inference', project_name: Optional[str] = 'langchain_callback_demo', tags: Optional[Sequence] = None, task_name: Optional[str] = None, visualize: bool = False, complexity_metrics: bool = False, stream_logs: bool = False) None [source]¶
初始化回调处理程序。
- Parameters
task_type (Optional[str]) –
project_name (Optional[str]) –
tags (Optional[Sequence]) –
task_name (Optional[str]) –
visualize (bool) –
complexity_metrics (bool) –
stream_logs (bool) –
- Return type
None
- analyze_text(text: str) dict [source]¶
使用textstat和spacy分析文本。
- 参数:
text (str): 要分析的文本。
- 返回:
(dict): 包含复杂度指标的字典。
- Parameters
text (str) –
- Return type
dict
- flush_tracker(name: Optional[str] = None, langchain_asset: Any = None, finish: bool = False) None [source]¶
刷新追踪器并设置会话。
此后的所有内容将成为一个新表。
- 参数:
name:迄今为止执行会话的名称,以便识别 langchain_asset:要保存的langchain资产。 finish:是否完成运行。
- 返回:
无。
- Parameters
name (Optional[str]) –
langchain_asset (Any) –
finish (bool) –
- Return type
None
- get_custom_callback_meta() Dict[str, Any] ¶
- Return type
Dict[str, Any]
- on_agent_action(action: AgentAction, **kwargs: Any) Any [source]¶
在代理程序上运行的操作。
- Parameters
action (AgentAction) –
kwargs (Any) –
- Return type
Any
- on_agent_finish(finish: AgentFinish, **kwargs: Any) None [source]¶
当代理程序运行结束时运行。
- Parameters
finish (AgentFinish) –
kwargs (Any) –
- Return type
None
- on_chain_end(outputs: Dict[str, Any], **kwargs: Any) None [source]¶
当链结束运行时运行。
- Parameters
outputs (Dict[str, Any]) –
kwargs (Any) –
- Return type
None
- on_chain_error(error: BaseException, **kwargs: Any) None [source]¶
当链式错误时运行。
- Parameters
error (BaseException) –
kwargs (Any) –
- Return type
None
- on_chain_start(serialized: Dict[str, Any], inputs: Dict[str, Any], **kwargs: Any) None [source]¶
当链开始运行时运行。
- Parameters
serialized (Dict[str, Any]) –
inputs (Dict[str, Any]) –
kwargs (Any) –
- Return type
None
- on_chat_model_start(serialized: Dict[str, Any], messages: List[List[BaseMessage]], *, run_id: UUID, parent_run_id: Optional[UUID] = None, tags: Optional[List[str]] = None, metadata: Optional[Dict[str, Any]] = None, **kwargs: Any) Any ¶
当聊天模型开始运行时运行。
注意 : 此方法用于聊天模型。如果您正在为非聊天模型实现处理程序,则应改用on_llm_start。
- Parameters
serialized (Dict[str, Any]) –
messages (List[List[BaseMessage]]) –
run_id (UUID) –
parent_run_id (Optional[UUID]) –
tags (Optional[List[str]]) –
metadata (Optional[Dict[str, Any]]) –
kwargs (Any) –
- Return type
Any
- on_llm_end(response: LLMResult, **kwargs: Any) None [source]¶
LLM 运行结束时运行。
- Parameters
response (LLMResult) –
kwargs (Any) –
- Return type
None
- on_llm_error(error: BaseException, **kwargs: Any) None [source]¶
当LLM出现错误时运行。
- Parameters
error (BaseException) –
kwargs (Any) –
- Return type
None
- on_llm_new_token(token: str, **kwargs: Any) None [source]¶
当LLM生成一个新的令牌时运行。
- Parameters
token (str) –
kwargs (Any) –
- Return type
None
- on_llm_start(serialized: Dict[str, Any], prompts: List[str], **kwargs: Any) None [source]¶
LLM启动时运行。
- Parameters
serialized (Dict[str, Any]) –
prompts (List[str]) –
kwargs (Any) –
- Return type
None
- on_retriever_end(documents: Sequence[Document], *, run_id: UUID, parent_run_id: Optional[UUID] = None, **kwargs: Any) Any ¶
当Retriever运行结束时运行。
- Parameters
documents (Sequence[Document]) –
run_id (UUID) –
parent_run_id (Optional[UUID]) –
kwargs (Any) –
- Return type
Any
- on_retriever_error(error: BaseException, *, run_id: UUID, parent_run_id: Optional[UUID] = None, **kwargs: Any) Any ¶
当Retriever出错时运行。
- Parameters
error (BaseException) –
run_id (UUID) –
parent_run_id (Optional[UUID]) –
kwargs (Any) –
- Return type
Any
- on_retriever_start(serialized: Dict[str, Any], query: str, *, run_id: UUID, parent_run_id: Optional[UUID] = None, tags: Optional[List[str]] = None, metadata: Optional[Dict[str, Any]] = None, **kwargs: Any) Any ¶
当Retriever开始运行时运行。
- Parameters
serialized (Dict[str, Any]) –
query (str) –
run_id (UUID) –
parent_run_id (Optional[UUID]) –
tags (Optional[List[str]]) –
metadata (Optional[Dict[str, Any]]) –
kwargs (Any) –
- Return type
Any
- on_retry(retry_state: RetryCallState, *, run_id: UUID, parent_run_id: Optional[UUID] = None, **kwargs: Any) Any ¶
在重试事件上运行。
- Parameters
retry_state (RetryCallState) –
run_id (UUID) –
parent_run_id (Optional[UUID]) –
kwargs (Any) –
- Return type
Any
- on_text(text: str, **kwargs: Any) None [source]¶
当代理程序结束时运行。
- Parameters
text (str) –
kwargs (Any) –
- Return type
None
- on_tool_end(output: Any, **kwargs: Any) None [source]¶
当工具运行结束时运行。
- Parameters
output (Any) –
kwargs (Any) –
- Return type
None
- on_tool_error(error: BaseException, **kwargs: Any) None [source]¶
当工具出现错误时运行。
- Parameters
error (BaseException) –
kwargs (Any) –
- Return type
None
- on_tool_start(serialized: Dict[str, Any], input_str: str, **kwargs: Any) None [source]¶
当工具开始运行时运行。
- Parameters
serialized (Dict[str, Any]) –
input_str (str) –
kwargs (Any) –
- Return type
None
- reset_callback_meta() None ¶
重置回调元数据。
- Return type
None