21｜LLM开发过程中的错误处理和Tracing

1. OpenAI API返回的常见错误类型包括请求错误、身份验证错误、速率限制错误、服务器错误、连接错误和超时错误。 2. 对于不同类型的错误，需要采取相应的处理方法，如修改请求格式、确保使用正确的API密钥、控制请求速率、等待服务器错误恢复等。 3. 在调用OpenAI API时，可能会遇到BadRequestError错误，需要通过try/except块处理该错误并进行相应的调整。 4. 在处理BadRequestError错误时，需要注意构建messages时的内容类型，确保将内容连接成一个单一的字符串，而不是列表。 5. Weights & Biases是用于机器学习和深度学习项目的实验跟踪和可视化工具，能够自动记录和跟踪实验参数、超参数、模型架构和训练指标，提供实时监控和可视化图表，支持团队协作，集成超参数优化工具，管理和部署模型，并生成详细的实验报告。 6. 使用Weights & Biases可以帮助开发者和研究人员高效地管理、监控和优化模型及其实验过程。 7. LangSmith是用于构建生产级LLM应用程序的平台，可以帮助密切监控和评估应用程序，记录大模型调用的详细信息，包括输入输出、调用次数、消耗的Token数等。 8. LangSmith不需要依赖LangChain包，可以独立存在，适合监控大模型调用的细节。 9. 除了Weights & Biases和LangSmith，TensorBoard和MLflow也是常用的机器学习可视化工具和开源监控平台，用于监控和记录模型训练过程中的指标、模型结构和数据流图，以及管理机器学习的生命周期。