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【Azure OpenAI】o1 模型與 2024-09-01-preview API

距離上篇在 Early Access Playground 試用 o1 模型後又過了兩週，今天終於等到 API 開放使用啦！本篇將紀錄如何使用 Python SDK 存取 o1 模型。 系列文章 【Azure OpenAI】快速試用 o1 模型 模型佈署 在先前開放的 Early Access Playground 中使用 o1 是不需要另外佈署模型的，不過回到使用 API 來存取 o1 模型，就需要像之前的模型一樣先進行佈署才能使用，相信大家都很熟悉了。 使用 Python SDK 一樣使用熟悉的 openai 套件： 2024-09-01-preview 初始化的方式與先前模型都一樣，需要注意的是 o1 模型目前只能使用最新的 API 版本 2024-09-01-preview 來訪問。 Chat Completions 將 model 填入 o1-preview ，或是你的模型佈署名稱， messages 也一樣是歷史對話堆疊的 List。 回應如下： 查看 Token 使用量 內建 Chain of Thought 的 o1 比起過往的模型會消耗較多的 Token，因此我們特別把 Token 使用量拉出來看。 回應如下： 其中 prompt_tokens 、 completion_tokens 、 total_tokens 在先前的 API 就已經存在了，分別代表Token 的 Input、Output 與總使用量，而在新的 completion_tokens_details 中可以看到  reasoning_tokens 使用了 320 個 Tokens，居然佔了總輸出 Token 的 80% 以上！ 控制 Token 成本 已往我們可以使用  max_tokens 參數來控制 Token 的用量，但在 o1 模型中棄用了 max_tokens ，取而代之的是使用  max_completion_tokens 參數，來看看這段程式碼： 回應如下： 沒東西？那再看一次 Token 量。 回應如下： Token 居然是有被使用的！ 這表示 max_completion_tokens 並不像過往使用  max_tokens 這麼簡單，先前在回應遇到...
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【Azure Data Factory】當 ZIP 上傳到 Blob Storage 時自動執行解壓縮（下）

接續前一篇，我們已經完成解壓縮 Pipeline 的設定，如果還沒看過的話建議先從下方連結觀看，接著我們希望 Pipeline 是能被自動觸發的，而不是每次都需要輸入檔案名稱來手動觸發，在這最後一篇中我們會完成這個設定。

相關連結：【Azure Data Factory】當 ZIP 上傳到 Blob Storage 時自動執行解壓縮（中）

在 Azure Data Factory 中新增觸發程序

先回想一下我們的情境，解壓縮管線已經可以正常運行，但我們希望的是它在 .zip 檔上傳到 Blob Storage 時自動執行一次，在 Data Factory 中可以使用觸發程序來完成這件事。

選到左側「管理」→「作者」→「觸發程序」→「新增」，右側會跳出下方畫面：

設定觸發程序

在類型的部份有根據特定時間執行的有「排程」與「輪轉視窗」兩類，而我們需要的是「儲存體事件」，接著選到上篇中建立的 Blob Storage 與 Container，這邊要注意 Container 的格式需要在前後都多一個斜線。

再來因為我們只想針對 .zip 檔上傳時來執行管線，在「Blob 路徑，結尾為」填入「.zip」，並在「事件」勾選「已建立 Blob」，最後點擊就可以了。

觸發程序建立完成

這時可以回到 Blob Storage 所在的資源群組中，會看到自動建立起來的 Azure Event Grid，其實Data Factory 中的儲存體事件就是使用 Event Grid 來完成的，所以如果看到群組內突然多了一個服務不要覺得奇怪喔！

建立觸發程序時自動帶起的 Event Grid

在管線上新增觸發程序

接著我們要把做好的觸發程序與管線連接上，先回到管線的畫面上方，選擇「新增觸發程序」→「新增/編輯」

在管線上新增觸發程序

在彈出的視窗中選到剛剛建立的觸發程序後，如以下將「@triggerBody().folderPath」和「@triggerBody().fileName」設定上去，這樣管線就能抓到是由哪個 .zip 檔上傳所觸發的，同時針對這個檔案執行解壓縮。

在管線上編輯觸發程序設定

全部發行

以上我們終於完成所有 Data Factory 的設定，最後別忘了點下左上角的「全部發行」！

記得點擊全部發行

最終測試

再次使用與上一篇相同的 test.zip 檔，而這次只需要上傳到 Blob Storage 中就好，不需要有其他額外動作，稍待幾秒鐘就會看到 test.txt 被解壓縮出來囉！

觸發解壓縮成功

可以回到 Data Factory Studio 中，選到左側「螢幕」→「回合」→「觸發程序執行」，這個頁面能監控觸發程序有沒有正常執行，如果上述測試沒有正常解壓縮，也可以到這個頁面來排查問題。

監控觸發程序

總結

到此我們完成了對 .zip 檔解壓縮的管線，同時管線還可以在 .zip 檔上傳時自動被觸發，而最關鍵的是我們一行程式碼都沒有寫到，僅僅只透過滑鼠就可以完成所有設定；其中使用的 Azure Data Factory 與 Azure Event Grid 也都是相當成熟的 PaaS 服務，相比於自己架設 AP 或 VM 來製作這樣的流程，可以大大節省維運成本，基本上是到了可以完全放著不管的程度😁，推薦給有需要的朋友囉！
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【Azure OpenAI】購買 PTU 時微軟不會告訴你的事

Provisioned Throughput Units 一直是目前在 Azure OpenAI 對於延遲問題的最有效解法，同時也是官方最推薦的方案。有別於基本的隨付即用，PTU 具有穩定、可預測的延遲等優勢，適合用於正式上線的生產環境。 但 PTU 的成本是一個不可忽視的問題，儘管選購最小單位量的 PTU，也是需要應用到達一定規模後才看得出使用效益。在確認是否購買 PTU 時，除了詳細閱讀官方文件並使用官方推出的計算機規劃額度外，以下幾點或許也是你該注意的。 不可自行購買 PTU 首先，是的，截自撰文當日 (2024/07/09) PTU 只能透過微軟業務窗口洽詢購買細節，這可能對於多數用戶是不友善的，但我相信這個過程很快就能得到優化。 相關連結： https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/provisioned-throughput#how-do-i-get-access-to-provisioned PTU 的可用區域僅供參考 在官方文件中記錄了下述表格，其中詳細的呈現各種模型的 PTU 在不同地區的可用性，但這張表只是一個參考，因為當你洽詢業務窗口時你會得到另一張不同的表格。 其中對於台灣用戶可能最有影響的，是我們沒辦法在日本東部購買 gpt-4o 模型的 PTU，對於想透過購買 PTU 以降低模型延遲的用戶來說這是一個矛盾的選擇，當然更不用提隨之產生的跨區傳輸量成本。 一樣截至撰文為止，為何在打勾區域✅無法購買的問題，官方並沒有給出任何理由，或許是我們採購量沒有達到官方需要解釋的程度😔 相關連結： https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/provisioned-throughput#what-models-and-regions-are-available-for-provisioned-throughput 有別於你認知的定價策略 承如前述，PTU 的成本絕對是導入時的重要考量點。 PTU 的售價到底是多少 事實上 PTU 的官方售價早就是公開的秘密，稱之為秘密是因為 PTU 的售價截至目前並沒有被列在官方文件或定價計算機中，但在最新的 Azure OpenAI S...
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