---
title: تكامل MLflow
description: ابدأ بسرعة في مراقبة وكلائك باستخدام MLflow.
icon: bars-staggered
mode: "wide"
---

# نظرة عامة على MLflow

[MLflow](https://mlflow.org/) هو منصة مفتوحة المصدر لمساعدة ممارسي تعلم الآلة والفرق في التعامل مع تعقيدات عملية تعلم الآلة.

يوفر ميزة التتبع التي تعزز قابلية مراقبة نماذج اللغة الكبيرة (LLM) في تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي الخاصة بك من خلال التقاط معلومات تفصيلية حول تنفيذ خدمات تطبيقك.
يوفر التتبع طريقة لتسجيل المدخلات والمخرجات والبيانات الوصفية المرتبطة بكل خطوة وسيطة في الطلب، مما يتيح لك تحديد مصدر الأخطاء والسلوكيات غير المتوقعة بسهولة.

![نظرة عامة على استخدام تتبع crewAI مع MLflow](/images/mlflow-tracing.gif)

### الميزات

- **لوحة معلومات التتبع**: راقب أنشطة وكلاء crewAI الخاصين بك من خلال لوحات معلومات تفصيلية تتضمن المدخلات والمخرجات والبيانات الوصفية للنطاقات.
- **التتبع الآلي**: تكامل مؤتمت بالكامل مع crewAI، يمكن تفعيله عبر تشغيل `mlflow.crewai.autolog()`.
- **أدوات التتبع اليدوي بأقل مجهود**: خصّص أدوات التتبع من خلال واجهات برمجة التطبيقات عالية المستوى من MLflow مثل المزخرفات وأغلفة الدوال ومديري السياق.
- **التوافق مع OpenTelemetry**: يدعم تتبع MLflow تصدير التتبعات إلى جامع OpenTelemetry، الذي يمكن استخدامه بعد ذلك لتصدير التتبعات إلى خلفيات متنوعة مثل Jaeger وZipkin وAWS X-Ray.
- **تغليف ونشر الوكلاء**: قم بتغليف ونشر وكلاء crewAI الخاصين بك إلى خادم استدلال مع مجموعة متنوعة من أهداف النشر.
- **استضافة آمنة لنماذج LLM**: استضف نماذج LLM متعددة من مزودين مختلفين في نقطة نهاية موحدة من خلال بوابة MLflow.
- **التقييم**: قيّم وكلاء crewAI الخاصين بك باستخدام مجموعة واسعة من المقاييس عبر واجهة برمجة تطبيقات مريحة `mlflow.evaluate()`.

## تعليمات الإعداد

<Steps>
    <Step title="تثبيت حزمة MLflow">
      ```shell
      # The crewAI integration is available in mlflow>=2.19.0
      pip install mlflow
      ```
    </Step>
    <Step title="بدء خادم تتبع MLflow">
      ```shell
      # This process is optional, but it is recommended to use MLflow tracking server for better visualization and broader features.
      mlflow server
      ```
    </Step>
    <Step title="تهيئة MLflow في تطبيقك">
      أضف السطرين التاليين إلى كود تطبيقك:

      ```python
      import mlflow

      mlflow.crewai.autolog()

      # Optional: Set a tracking URI and an experiment name if you have a tracking server
      mlflow.set_tracking_uri("http://localhost:5000")
      mlflow.set_experiment("CrewAI")
      ```

      مثال على الاستخدام لتتبع وكلاء CrewAI:

      ```python
      from crewai import Agent, Crew, Task
      from crewai.knowledge.source.string_knowledge_source import StringKnowledgeSource
      from crewai_tools import SerperDevTool, WebsiteSearchTool

      from textwrap import dedent

      content = "Users name is John. He is 30 years old and lives in San Francisco."
      string_source = StringKnowledgeSource(
          content=content, metadata={"preference": "personal"}
      )

      search_tool = WebsiteSearchTool()


      class TripAgents:
          def city_selection_agent(self):
              return Agent(
                  role="City Selection Expert",
                  goal="Select the best city based on weather, season, and prices",
                  backstory="An expert in analyzing travel data to pick ideal destinations",
                  tools=[
                      search_tool,
                  ],
                  verbose=True,
              )

          def local_expert(self):
              return Agent(
                  role="Local Expert at this city",
                  goal="Provide the BEST insights about the selected city",
                  backstory="""A knowledgeable local guide with extensive information
              about the city, it's attractions and customs""",
                  tools=[search_tool],
                  verbose=True,
              )


      class TripTasks:
          def identify_task(self, agent, origin, cities, interests, range):
              return Task(
                  description=dedent(
                      f"""
                      Analyze and select the best city for the trip based
                      on specific criteria such as weather patterns, seasonal
                      events, and travel costs. This task involves comparing
                      multiple cities, considering factors like current weather
                      conditions, upcoming cultural or seasonal events, and
                      overall travel expenses.
                      Your final answer must be a detailed
                      report on the chosen city, and everything you found out
                      about it, including the actual flight costs, weather
                      forecast and attractions.

                      Traveling from: {origin}
                      City Options: {cities}
                      Trip Date: {range}
                      Traveler Interests: {interests}
                  """
                  ),
                  agent=agent,
                  expected_output="Detailed report on the chosen city including flight costs, weather forecast, and attractions",
              )

          def gather_task(self, agent, origin, interests, range):
              return Task(
                  description=dedent(
                      f"""
                      As a local expert on this city you must compile an
                      in-depth guide for someone traveling there and wanting
                      to have THE BEST trip ever!
                      Gather information about key attractions, local customs,
                      special events, and daily activity recommendations.
                      Find the best spots to go to, the kind of place only a
                      local would know.
                      This guide should provide a thorough overview of what
                      the city has to offer, including hidden gems, cultural
                      hotspots, must-visit landmarks, weather forecasts, and
                      high level costs.
                      The final answer must be a comprehensive city guide,
                      rich in cultural insights and practical tips,
                      tailored to enhance the travel experience.

                      Trip Date: {range}
                      Traveling from: {origin}
                      Traveler Interests: {interests}
                  """
                  ),
                  agent=agent,
                  expected_output="Comprehensive city guide including hidden gems, cultural hotspots, and practical travel tips",
              )


      class TripCrew:
          def __init__(self, origin, cities, date_range, interests):
              self.cities = cities
              self.origin = origin
              self.interests = interests
              self.date_range = date_range

          def run(self):
              agents = TripAgents()
              tasks = TripTasks()

              city_selector_agent = agents.city_selection_agent()
              local_expert_agent = agents.local_expert()

              identify_task = tasks.identify_task(
                  city_selector_agent,
                  self.origin,
                  self.cities,
                  self.interests,
                  self.date_range,
              )
              gather_task = tasks.gather_task(
                  local_expert_agent, self.origin, self.interests, self.date_range
              )

              crew = Crew(
                  agents=[city_selector_agent, local_expert_agent],
                  tasks=[identify_task, gather_task],
                  verbose=True,
                  memory=True,
                  knowledge={
                      "sources": [string_source],
                      "metadata": {"preference": "personal"},
                  },
              )

              result = crew.kickoff()
              return result


      trip_crew = TripCrew("California", "Tokyo", "Dec 12 - Dec 20", "sports")
      result = trip_crew.run()

      print(result)
      ```
      راجع [وثائق تتبع MLflow](https://mlflow.org/docs/latest/llms/tracing/index.html) لمزيد من الإعدادات وحالات الاستخدام.
    </Step>
    <Step title="عرض أنشطة الوكلاء">
      الآن يتم التقاط تتبعات وكلاء crewAI الخاصين بك بواسطة MLflow.
      لنقم بزيارة خادم تتبع MLflow لعرض التتبعات والحصول على رؤى حول وكلائك.

      افتح `127.0.0.1:5000` في متصفحك لزيارة خادم تتبع MLflow.
      <Frame caption="لوحة معلومات تتبع MLflow">
        <img src="/images/mlflow1.png" alt="MLflow tracing example with crewai" />
      </Frame>
    </Step>
</Steps>
