21|LLM开发过程中的错误处理和Tracing
黄佳
你好,我是黄佳。
今天我们来聊两个实际的问题。第一,在调用 OpenAI API 时,可能会碰见哪些错误,应该如何处理。第二,如何通过各种日志记录工具,来监控大模型的应用的运行过程。
OpenAI API 的错误处理
在与 OpenAI API 交互时,你可能会遇到各种错误。了解如何处理这些错误,对于确保应用程序的稳定性和可靠性至关重要。如果了解可能出现的错误类型,那么就见怪不怪了。
下面我们总结一下 OpenAI API 返回的常见错误类型,并提供处理这些错误的实用技巧。
OpenAI API 返回的错误主要分为以下几类:
请求错误(400):表示请求格式不正确或缺少必需参数,如 Token 或输入。常见原因包括参数名称、类型、值或格式与文档不匹配。
身份验证错误(401):表示 API 密钥无效、已过期或已撤销。常见原因包括 API 密钥有错或已经发生了安全漏洞。
速率限制错误(429):表示在给定时间段内发送了太多 Token 或请求,超过了分配的速率限制。
服务器错误(500):表示服务器在处理请求时出现意外错误,可能是由于临时错误、bug 或系统中断。
连接错误:表示请求无法到达服务器或建立安全连接,可能是由于网络问题、代理配置、SSL 证书或防火墙规则。
超时错误:表示请求花费的时间太长而无法完成,服务器关闭了连接。可能是由于网络问题、服务器负载过重或请求过于复杂。
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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。
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