GPT-4 Vision 系列:

• 翻譯: GPT-4 with Vision 升級 Streamlit 應(yīng)用程序的 7 種方式一
• 翻譯: GPT-4 with Vision 升級 Streamlit 應(yīng)用程序的 7 種方式二
• 翻譯: GPT-4 Vision靜態(tài)圖表轉(zhuǎn)換為動態(tài)數(shù)據(jù)可視化 升級Streamlit 三
• 翻譯: GPT-4 Vision從圖像轉(zhuǎn)換為完全可編輯的表格 升級Streamlit四
• 翻譯: GPT-4 Vision通過量身定制的推薦來增強應(yīng)用的用戶體驗 升級Streamlit五
• 翻譯: GPT-4 Vision征服LLM幻覺hallucinations 升級Streamlit六

1.6. 調(diào)試任何應(yīng)用，即使缺少文本日志

作為 Streamlit 的開發(fā)倡導(dǎo)者，我花了很大一部分時間在論壇上，幫助我們的社區(qū)用戶調(diào)試他們的 Streamlit 應(yīng)用程序。

雖然 GPT-4 是一個非常有效的工具，可以快速查看錯誤日志以找到錯誤的來源，但有時，用戶由于各種原因無法提供錯誤日志跟蹤：

• 日志跟蹤可能包含無法共享的私有數(shù)據(jù)。
• 用戶可能無法在特定時間訪問日志跟蹤。

我們可能只能從 Streamlit 前端獲得錯誤標(biāo)注的屏幕截圖，如下所示：

這可能會使調(diào)試問題變得困難，因為我們無權(quán)訪問完整的日志跟蹤。

不要害怕！ChatGPT Vision 仍然可以通過從屏幕截圖中提取相關(guān)信息來提供有用的調(diào)試提示來幫助您。

使用以下提示prompt粘貼上面的圖像：

Give me a clue on the error.
給我關(guān)于錯誤的線索。

2. GPT-4 的答案

根據(jù)您提供的截圖，看起來一個Streamlit應(yīng)用程序在執(zhí)行過程中遇到了ValueError錯誤。錯誤源自一個名為classificacao_com_automl_em_manutencao_pred...（由于截圖被截斷，無法看到完整文件名）的文件中的modelo.predict(listaValores)函數(shù)調(diào)用。以下是我們可以推斷的信息：

1. ValueError：當(dāng)一個函數(shù)接收到一個類型正確但值不適當(dāng)?shù)膮?shù)，或者當(dāng)存在函數(shù)未設(shè)置處理的條件時，就會出現(xiàn)這種類型的錯誤。

2. LightGBM與Scikit-learn集成：回溯顯示錯誤發(fā)生在預(yù)測步驟中，很可能涉及到使用LightGBM（lightgbm/sklearn.py）的機器學(xué)習(xí)模型。LightGBM是一個使用基于樹的學(xué)習(xí)算法的梯度提升框架，在這種情況下似乎與Scikit-learn集成。

3. 數(shù)據(jù)輸入問題：調(diào)用了predict或predict_proba函數(shù)，這表明問題可能與傳遞給模型進(jìn)行預(yù)測的輸入數(shù)據(jù)（listaValores）有關(guān)。這類錯誤的常見原因可能包括：

• 形狀不匹配：模型期望輸入數(shù)據(jù)具有一定的形狀，但listaValores與此形狀不匹配。
• 預(yù)處理不匹配：數(shù)據(jù)未按照與訓(xùn)練數(shù)據(jù)相同的方式進(jìn)行預(yù)處理（縮放/標(biāo)準(zhǔn)化/編碼）。
• 數(shù)據(jù)中存在模型無法處理的缺失值或無限值。

4. 模型期望：錯誤可能表明模型對輸入數(shù)據(jù)有一定的期望，但這些期望沒有得到滿足。例如，模型可能需要數(shù)值輸入，但它接收到的是需要編碼的分類數(shù)據(jù)。

5. _LGBMCheckArray函數(shù)：這是一個內(nèi)部LightGBM函數(shù)調(diào)用，用于驗證輸入數(shù)組。accept_sparse=True 和 force_all_finite=False 參數(shù)表明模型被設(shè)置為接受稀疏輸入并且不要求所有值都是有限的。然而，如果傳遞給它的數(shù)據(jù)不滿足其他標(biāo)準(zhǔn)（如正確的形狀或類型），它仍然可能引發(fā)ValueError。

為了調(diào)試此問題，您應(yīng)該：

• 檢查listaValores的形狀和類型，確保它與模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)匹配。
• 確保對訓(xùn)練數(shù)據(jù)應(yīng)用的任何預(yù)處理步驟也應(yīng)用于listaValores。
• 查看日志中的完整錯誤信息，正如Streamlit錯誤消息所建議的，以獲取關(guān)于ValueError原因的更具體細(xì)節(jié)。

通常，調(diào)試此類錯誤涉及在錯誤發(fā)生之前的各個點打印出或記錄數(shù)據(jù)的形狀和類型，并確認(rèn)輸入數(shù)據(jù)滿足模型的所有假設(shè)。

代碼

https://github.com/zgpeace/pets-name-langchain/tree/develop

參考

https://blog.streamlit.io/7-ways-gpt-4-vision-can-uplevel-your-streamlit-apps/