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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 Cosmos DB】如何在手動佈建輸送量時計算實體分割區數量

最近有個專案需要使用到 Azure Cosmos DB，並且在 POC 階段需要測試其寫入效能，當時使用相同的一包資料分別在以下環境寫入：

  • 容器 A：初始建立時直接設定 10000 RU
  • 容器 B：初始建立時設定 5000 RU 再手動修改至 10000 RU

表面上看起來容器 A 與容器 B 具有一樣的 10000 RU 效能，但實際的實驗結果卻是在寫入時的效能差了近一倍，原來是實體分割區在背後搞鬼。

基本概念

為了繼續討論這個問題，先快速理解幾個在 Azure Cosmos DB 中的基本概念。

  • RU 要求單位：衡量 Azure Cosmos DB 的效能單位，理論上配備越高的 RU 具有越好的效能，同時也是帳單的計費單位。

Azure Cosmos DB RU

  • 邏輯分割區：由分割區索引鍵決定，具有相同分割區索引鍵的資料會存在在同一個邏輯分割區中。

  • 實體分割區：由微軟維護的底層實際運算資源，相同邏輯分割區的資料會存放在同一個實體分割區中。

實體分割區與邏輯分割區的一對多關係

問題重現

為了快速重現環境，我們使用 Azure Cosmos DB 在 Portal 中的「資料總管」，透過 UI 點擊的方式來建立單獨的資料庫與容器。

首先建立稍早情境描述中的容器 A：建立名為 db_A 的資料庫，並在其中建立名為 container_A 的容器。

初始設定 10000 RU

建立完成後，任意寫一筆資料進到 container_A 中。

任意寫一筆資料

這時切換到左側「監視」→「深入解析」，上方的下拉選單選到剛剛建立的資料庫 db_A，再切換到「輸送量」頁籤，就會看到以下畫面：


其中的 partitionkeyrangeid 代表的是實體分割區，嗯..有兩個實體分割區？

問題分析

Azure Cosmos DB 中的實體分割區是由微軟維護，且無法觸及到的層級，但實際上在建立容器的當下，後台會自動判斷每 6000 RU 分配一個實體分割區到這個新建立的容器中，這代表我們使用 10000 RU 建立的 container_A  會被分配到兩個實體分割區，且每個分割區會平均拿到 5000 RU 的運算效能。

回想一下前面提到的實體分割區與邏輯分割區的一對多關係，所以當資料內的分割鍵不夠分散，亦或是未經過「洗牌」，這會造成資料是同時寫入同一個邏輯分割區，但邏輯分割區只會存在在同一個實體分割區中，最終導致我們只使用 5000 RU 的運算效能在執行該次寫入任務。

最佳做法

首先應該評估未來資料增長，以計算出需要的實體分割區數量，因為每個實體分割區只能存放 50 GB 的資料量，假設評估後的總資料量是 120 GB，這時就應該規劃使用 3 個實體分割區。

再來使用 6000 * 3 的 RU 量來建立新的容器，這樣會 100% 確保 Azure 在後台分配 3 個實體分割區供我們使用。

最後在首次大量資料倒入時，將 RU 調整至 3 個實體分割區的上限，也就是 10000 * 3 RU，以求最快速的消化資料寫入。待寫入完成後，再根據後續常態的讀取頻率降低容器的 RU 量，假設平時的讀取只會使用到 3000 RU，這時 3 個實體分割區各會分到 1000 RU 的運算效能，藉此達到資源與費用成本的最大化效益。

總結

最近 AI 相關的 AP 興起，同時也帶動了 Azure Cosmos DB 的使用量，NoSQL 的特點確實也在 AP 的設計上帶來了彈性與即時性。但其中標榜的微軟幫你管實體分割區，開發人員實際上又不想去了解背後的運作邏輯，反而會造成大半的資源閒置，看來要導入一個新服務沒有想像中的簡單😤。

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