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Rastreamento automático

Adicione uma linha de código, mlflow.<library>.autolog() para rastrear automaticamente seu aplicativo generativo AI. O rastreamento automático funciona imediatamente com mais de 20 bibliotecas e estruturas compatíveis.

Pré-requisitos​

A Databricks recomenda o MLflow 3 para obter os recursos de rastreamento GenAI mais recentes.

Execute o seguinte em um notebook Databricks para instalar o pacote mlflow e o pacote de integração que deseja usar. Este exemplo usa o OpenAI:

  • mlflow[databricks]> =3.1: Funcionalidade principal do MLflow com recurso GenAI e conectividade Databricks.
  • openai > =1.0.0 : É necessário apenas para executar o Exemplo básico de rastreamento automático nesta página (se estiver usando outros provedores de LLM, instale seus respectivos SDKs).
  • Biblioteca adicional : Instale uma biblioteca específica para as integrações que o senhor deseja usar.

Instale os requisitos básicos:

Python
%pip install --upgrade "mlflow[databricks]>=3.1" openai>=1.0.0
# Also install libraries you want to trace (langchain, anthropic, etc.)

dbutils.library.restartPython()

Configurar credenciais​

Em um Databricks Notebook, defina qualquer tecla LLM API necessária:

Python
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-api-key"

# Add other provider keys as needed
# os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"] = "your-api-key"
# os.environ["MISTRAL_API_KEY"] = "your-api-key"

Exemplo de rastreamento automático​

Veja como ativar o rastreamento automático para agentes OpenAI que se conectam às APIs do Databricks Foundation Model.

Python
import mlflow
import os
from openai import OpenAI

# Databricks Foundation Model APIs use Databricks authentication.

mlflow.set_tracking_uri("databricks")
mlflow.set_experiment("/Shared/databricks-sdk-autolog-example")

# Enable auto-tracing for OpenAI (which will trace Databricks Foundation Model API calls)
mlflow.openai.autolog()

# Create OpenAI client configured for Databricks
client = OpenAI(
    api_key=os.environ.get("DATABRICKS_TOKEN"),
    base_url=f"{os.environ.get('DATABRICKS_HOST')}/serving-endpoints"
)

# Query Llama 4 Maverick using OpenAI client
response = client.chat.completions.create(
    model="databricks-llama-4-maverick",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "What are the key features of MLflow Tracing?"}
    ],
    max_tokens=150,
    temperature=0.7
)

print(response.choices[0].message.content)
# Your calls to Databricks Foundation Model APIs are automatically traced!

Guia completo de integração Databricks

Outras integrações populares​

O MLflow rastreia automaticamente mais de 20 estruturas compatíveis. Aqui estão os mais populares:

Veja como ativar o rastreamento automático para o OpenAI:

Python
import mlflow
from openai import OpenAI

# Enable automatic tracing
mlflow.openai.autolog()

# Set up tracking
mlflow.set_tracking_uri("databricks")
mlflow.set_experiment("/Shared/tracing-demo")

# Use OpenAI as normal - traces happen automatically
client = OpenAI()
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    messages=[{"role": "user", "content": "What is MLflow Tracing?"}],
    max_tokens=100
)

print(response.choices[0].message.content)
# All OpenAI calls are now traced.

Consulte o guia completo de integração do OpenAI.

Rastreie automaticamente várias estruturas​

Você pode usar o rastreamento automático para várias estruturas no mesmo agente.

O código a seguir combina chamadas diretas à API da OpenAI, cadeias LangChain e lógica personalizada em um único rastreamento para facilitar a depuração e o monitoramento.

Python
%pip install --upgrade langchain langchain-openai
Python
import mlflow
import openai
from mlflow.entities import SpanType
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

# Enable auto-tracing for both OpenAI and LangChain
mlflow.openai.autolog()
mlflow.langchain.autolog()

# Create OpenAI client
client = openai.OpenAI()

@mlflow.trace(span_type=SpanType.CHAIN)
def multi_provider_workflow(query: str):
    # First, use OpenAI directly for initial processing
    analysis = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o-mini",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "Analyze the query and extract key topics."},
            {"role": "user", "content": query}
        ]
    )
    topics = analysis.choices[0].message.content

    # Then use LangChain for structured processing
    llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")
    prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
        "Based on these topics: {topics}\nGenerate a detailed response to: {query}"
    )
    chain = prompt | llm
    response = chain.invoke({"topics": topics, "query": query})

    return response

# Run the function
result = multi_provider_workflow("Explain quantum computing")

Combine o rastreamento manual e automático​

Use @mlflow.trace com rastreamento automático para criar rastreamentos unificados para os seguintes cenários:

  • Várias chamadas LLM em um fluxo de trabalho
  • Sistemas multiagentes com diferentes fornecedores
  • Lógica personalizada entre as chamadas LLM
Python
import mlflow
import openai
from mlflow.entities import SpanType

mlflow.openai.autolog()

# Create OpenAI client
client = openai.OpenAI()

@mlflow.trace(span_type=SpanType.CHAIN)
def run(question):
    messages = build_messages(question)
    # MLflow automatically generates a span for OpenAI invocation
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o-mini",
        max_tokens=100,
        messages=messages,
    )
    return parse_response(response)


@mlflow.trace
def build_messages(question):
    return [
        {"role": "system", "content": "You are a helpful chatbot."},
        {"role": "user", "content": question},
    ]


@mlflow.trace
def parse_response(response):
    return response.choices[0].message.content


run("What is MLflow?")

A execução desse código gera um único rastreamento que combina as extensões manuais com o rastreamento automático do OpenAI:

Mistura de rastreamento automático e manual

Exemplo avançado: várias chamadas LLM​

Python
import mlflow
import openai
from mlflow.entities import SpanType

# Enable auto-tracing for OpenAI
mlflow.openai.autolog()

# Create OpenAI client
client = openai.OpenAI()

@mlflow.trace(span_type=SpanType.CHAIN)
def process_user_query(query: str):
    # First LLM call: Analyze the query
    analysis = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o-mini",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "Analyze the user's query and determine if it requires factual information or creative writing."},
            {"role": "user", "content": query}
        ]
    )
    analysis_result = analysis.choices[0].message.content

    # Second LLM call: Generate response based on analysis
    if "factual" in analysis_result.lower():
        # Use a different model for factual queries
        response = client.chat.completions.create(
            model="gpt-4o-mini",
            messages=[
                {"role": "system", "content": "Provide a factual, well-researched response."},
                {"role": "user", "content": query}
            ]
        )
    else:
        # Use a different model for creative queries
        response = client.chat.completions.create(
            model="gpt-4o-mini",
            messages=[
                {"role": "system", "content": "Provide a creative, engaging response."},
                {"role": "user", "content": query}
            ]
        )

    return response.choices[0].message.content

# Run the function
result = process_user_query("Tell me about the history of artificial intelligence")

Isso cria um rastreamento com:

  • Período parental para process_user_query
  • Dois períodos de filhos para as chamadas OpenAI

Próximas etapas​

Veja as seguintes páginas:

Guia de referência​

Para obter documentação detalhada sobre os conceitos e recursos mencionados neste guia, consulte o seguinte:

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