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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 APIM】Azure OpenAI 端點上的負載均衡

Azure OpenAI 服務自從推出以來一直非常熱門，但 Azure 背後還是存在的資源問題，這點從新模型都會分散上架在世界各地中不難看出來，另外還有呼叫時存在的 TPM 限制，這造成在實際使用時不得不建立出一大堆 AOAI 實例與 API 端點，在開發與管理上都會複雜許多。

為了解決這個問題，一個想法是如果可以透過某種機制在兩個 AOAI 端點間進行負載均衡，這就相當於擁有了兩倍的 TPM，因此，本篇將介紹如何使用 APIM 來達成這個目標。

系列文章

事前準備

在開始之前需要先建立好以下資源：

  • 開發人員層級的 APIM
  • 佈署於美國中北部的 Azure OpenAI 實例與模型
  • 佈署於美國中南部的 Azure OpenAI 實例與模型

因為稍等會使用 gpt-35-turbo (0125) 來測試，所以選擇了該模型目前可使用的地區，可以根據自己的需求來選擇地區，另外這邊記得也先將 API 端點與 API KEY 記錄下來。

準備 API 文件

首先我們需要準備 Azure OpenAI 的 OpenAPI 規格文件，這份文件可以直接從官方 GitHub 上下載下來，除非你有在 APIM 的開發者頁面查看 API 規格的需求，不然這邊使用任何一個 API 版本都是可以的。

下載到本地端後，我們需要先將開頭部分的 servers.url 拿掉，修改完成後應該會長這樣：

匯入 API

接著進到 APIM 的 API 頁面，選擇使用 OpenAPI 來建立一個新的 API。

在 OpenAPI specification 中上傳剛剛修改好的 OpenAPI 規格文件，按下建立就可以了。

設定 API Policy

再來就是最關鍵的負載均衡規則了，在這個規則中，我們會將進入的流量輪流轉發到事前準備好的中北美與中南美兩個 API 端點上。

在流量每次進入時，會先使用 cache-lookup-value 查找存在快取中的 backend-counter 值，決定這一次要使用哪一個 API 端點，再用 set-backend-service 來設定給 APIM，最後還需要使用 set-header 來帶上 API 端點對應的 API KEY，以上就完成一次呼叫。

測試 API

我們使用 Postman 來進行測試，預設情況下 APIM 上的 API 都是受到 Subscription Key 保護的，而這可以在 APIM 的 Portal 上找到，並且把它帶在請求 Header 的 Ocp-Apim-Subscription-Key 中。

可以看到我們呼叫的 URL 開頭是 APIM 的域名，而後半段就是 Azure OpenAI 的 Chat Completions API，其他都與原本的用法保持一致。

再來我們多重複幾次：

仔細觀察響應 Headers 中的 x-ms-region，如我們預期的在 North Central US 與 South Central US 間反覆輪替，測試成功！

結論

到這邊我們成功使用 APIM 在兩個 AOAI 端點間進行負載均衡，TPM 限制因此提升為原來的兩倍，同時也不用再管哪個專案哪個部門使用了哪一個 API 端點，所有的開發人員都只需要知道 APIM 的單一入口。

當然這只是一個初步的概念驗證，真正的生產環境還有非常多細節需要被考量，有機會再慢慢整理到後續的文章中。

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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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【Azure OpenAI】快速試用 o1 模型

在 OpenAI 與 Azure OpenAI 同時發佈 o1 系列模型的一週後，我也順利通過 Azure OpenAI 的使用申請啦！本篇就來快速試用一下最新的o1 系列模型。 提出申請 目前如果要使用 o1 系列模型都需要經過微軟的資格審查，申請表單可以參考以下連結，表單只需要填寫一份，申請通過後 o1-preview 和 o1-mini 兩個模型都能使用。 相關連結： https://aka.ms/oai/modelaccess 使用 AI Studio 首先你必須要有一個位於 美東 2 地區的 Azure OpenAI 資源，不管是原有的或是新建立的資源都可以。 因為目前 o1 系列模型還處於早期訪問階段，資源中不需要自行佈署模型，取而代之的是需要透過 Early Access Playground 才能使用到 o1 系列模型。 而這次比較特別的是只能使用 AI Studio 的 Playground，看得出來微軟要慢慢整併掉 Azure OpenAI Studio 了。 草莓問題 這次就拿近期已經被大家玩爛的草莓問題來測試，在這個問題中我們會詢問 GPT 在「Strawberry」這個單字裡包含了多少個字母「r」，沒錯，這個草莓問題就是這麼簡單無聊，但結果卻出乎意料。 gpt-4o：兩次 gpt-4o 會有非常高的機率回答：兩次，看似如此簡單的問題又能讓 gpt-4o 屢屢回答錯誤，這就是草莓問題出名的原因，大家也可以自己嘗試看看。 o1-preview：三次 反觀加入 Chain of Thought 概念的 o1-preview 就輕鬆解決了這個草莓問題 😂 總結 根據官方資訊，具有 Chain of Thought 的 o1 模型犧牲了回應的即時性，但大幅改善在邏輯與推理類型問題中的表現，同時成本方面 o1-preview 相較 gpt-4o-0806 貴了 6 倍，對於企業來說就需要好好思考是否有適用的情境了，不過現階段還是繼續期待 API 可用的那天。
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