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사전 요구 사항

먼저, 필요한 라이브러리를 설치하고, API 키를 설정하고, W&B에 로그인한 후 새로운 W&B 프로젝트를 생성합니다.
  1. pip를 사용하여 weave, pandas, unsloth, wandb, litellm, pydantic, torch, faiss-gpu를 설치합니다.
%%capture
!pip install weave wandb pandas pydantic litellm faiss-gpu
python
%%capture
!pip install unsloth
# 또한 최신 nightly Unsloth를 가져옵니다!
!pip uninstall unsloth -y && pip install --upgrade --no-cache-dir "unsloth[colab-new] @ git+https://github.com/unslothai/unsloth.git"
  1. 환경에서 필요한 API 키를 추가합니다.
import os

from google.colab import userdata

os.environ["WANDB_API_KEY"] = userdata.get("WANDB_API_KEY")  # W&B Models 및 Weave
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = userdata.get(
    "OPENAI_API_KEY"
)  # OpenAI - retrieval 임베딩용
os.environ["GEMINI_API_KEY"] = userdata.get(
    "GEMINI_API_KEY"
)  # Gemini - 기본 채팅 모델용
  1. W&B에 로그인하고 새로운 프로젝트를 생성합니다.
import pandas as pd
import wandb

import weave

wandb.login()

PROJECT = "weave-cookboook-demo"
ENTITY = "wandb-smle"

weave.init(ENTITY + "/" + PROJECT)

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Models Registry에서 ChatModel 다운로드 및 UnslothLoRAChatModel 구현

이 시나리오에서는 모델 팀이 성능 최적화를 위해 unsloth 라이브러리를 사용하여 Llama-3.2 모델을 이미 파인튜닝했으며, W&B Models Registry에서 사용 가능합니다. 이 단계에서는 Registry에서 파인튜닝된 ChatModel을 가져와 RagModel과 호환되도록 weave.Model로 변환합니다.
아래에서 참조되는 RagModel은 완전한 RAG 애플리케이션으로 간주될 수 있는 최상위 weave.Model입니다. 여기에는 ChatModel, 벡터 데이터베이스, 프롬프트가 포함되어 있습니다. ChatModel 또한 weave.Model로, W&B Registry에서 아티팩트를 다운로드하는 코드를 포함합니다. ChatModel은 RagModel의 일부로서 다른 종류의 LLM 채팅 모델을 지원하도록 모듈식으로 변경할 수 있습니다. 자세한 내용은 Weave에서 모델 보기를 참조하세요.
ChatModel을 로드하기 위해 어댑터가 포함된 unsloth.FastLanguageModel 또는 peft.AutoPeftModelForCausalLM을 사용하여 앱에 효율적으로 통합할 수 있습니다. Registry에서 모델을 다운로드한 후, model_post_init 메소드를 사용하여 초기화 및 예측 로직을 설정할 수 있습니다. 이 단계에 필요한 코드는 Registry의 Use 탭에서 확인할 수 있으며 구현부에 직접 복사할 수 있습니다. 아래 코드는 W&B Models Registry에서 가져온 파인튜닝된 Llama-3.2 모델을 관리, 초기화 및 사용하기 위한 UnslothLoRAChatModel 클래스를 정의합니다. UnslothLoRAChatModel은 최적화된 추론을 위해 unsloth.FastLanguageModel을 사용합니다. model_post_init 메소드는 모델의 다운로드 및 설정을 처리하며, predict 메소드는 사용자 쿼리를 프로세스하고 응답을 생성합니다. 사용자의 유스 케이스에 맞게 코드를 조정하려면 MODEL_REG_URL을 파인튜닝된 모델의 정확한 Registry 경로로 업데이트하고 하드웨어나 요구 사항에 따라 max_seq_length 또는 dtype과 같은 파라미터를 조정하세요. 
from typing import Any

from pydantic import PrivateAttr
from unsloth import FastLanguageModel

import weave

class UnslothLoRAChatModel(weave.Model):
    """
    단순한 모델 이름 이상의 파라미터를 저장하고 버전을 관리하기 위해 별도의 ChatModel 클래스를 정의합니다.
    특히 특정 파라미터 때문에 파인튜닝(로컬 또는 aaS)을 고려할 때 관련이 있습니다.
    """

    chat_model: str
    cm_temperature: float
    cm_max_new_tokens: int
    cm_quantize: bool
    inference_batch_size: int
    dtype: Any
    device: str
    _model: Any = PrivateAttr()
    _tokenizer: Any = PrivateAttr()

    def model_post_init(self, __context):
        # registry의 "Use" 탭에서 이 내용을 복사해서 붙여넣을 수 있습니다.
        run = wandb.init(project=PROJECT, job_type="model_download")
        artifact = run.use_artifact(f"{self.chat_model}")
        model_path = artifact.download()

        # unsloth 버전 (기본적으로 2배 빠른 추론 가능)
        self._model, self._tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained(
            model_name=model_path,
            max_seq_length=self.cm_max_new_tokens,
            dtype=self.dtype,
            load_in_4bit=self.cm_quantize,
        )
        FastLanguageModel.for_inference(self._model)

    @weave.op()
    async def predict(self, query: list[str]) -> dict:
        # add_generation_prompt = true - 생성을 위해 반드시 추가해야 함
        input_ids = self._tokenizer.apply_chat_template(
            query,
            tokenize=True,
            add_generation_prompt=True,
            return_tensors="pt",
        ).to("cuda")

        output_ids = self._model.generate(
            input_ids=input_ids,
            max_new_tokens=64,
            use_cache=True,
            temperature=1.5,
            min_p=0.1,
        )

        decoded_outputs = self._tokenizer.batch_decode(
            output_ids[0][input_ids.shape[1] :], skip_special_tokens=True
        )

        return "".join(decoded_outputs).strip()
python
MODEL_REG_URL = "wandb32/wandb-registry-RAG Chat Models/Finetuned Llama-3.2:v3"

max_seq_length = 2048  # 원하는 길이를 선택하세요! 내부적으로 RoPE 스케일링을 자동으로 지원합니다!
dtype = (
    None  # 자동 감지는 None. Tesla T4, V100은 Float16, Ampere 이상은 Bfloat16
)
load_in_4bit = True  # 메모리 사용량을 줄이기 위해 4비트 양자화를 사용합니다. False로 설정 가능합니다.

new_chat_model = UnslothLoRAChatModel(
    name="UnslothLoRAChatModelRag",
    chat_model=MODEL_REG_URL,
    cm_temperature=1.0,
    cm_max_new_tokens=max_seq_length,
    cm_quantize=load_in_4bit,
    inference_batch_size=max_seq_length,
    dtype=dtype,
    device="auto",
)
python
await new_chat_model.predict(
    [{"role": "user", "content": "독일의 수도는 어디인가요?"}]
)

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새로운 ChatModel 버전을 RagModel에 통합

파인튜닝된 채팅 모델로 RAG 애플리케이션을 구축하면 전체 파이프라인을 다시 구축할 필요 없이 맞춤형 컴포넌트를 사용하여 대화형 AI를 개선할 수 있습니다. 이 단계에서는 Weave 프로젝트에서 기존 RagModel을 가져와 해당 ChatModel을 새로 파인튜닝된 모델을 사용하도록 업데이트합니다. 이러한 원활한 교체는 벡터 데이터베이스(VDB)나 프롬프트와 같은 다른 컴포넌트는 그대로 유지하면서 애플리케이션의 전체 구조를 보존하고 성능을 향상시킬 수 있음을 의미합니다. 아래 코드는 Weave 프로젝트의 참조를 사용하여 RagModel 오브젝트를 가져옵니다. 그런 다음 RagModel의 chat_model 속성을 이전 단계에서 생성한 새로운 UnslothLoRAChatModel 인스턴스를 사용하도록 업데이트합니다. 그 후, 업데이트된 RagModel을 퍼블리시하여 새로운 버전을 생성합니다. 마지막으로, 업데이트된 RagModel을 사용하여 샘플 예측 쿼리를 실행하고 새로운 채팅 모델이 사용되고 있는지 확인합니다. 
RagModel = weave.ref(
    "weave://wandb-smle/weave-cookboook-demo/object/RagModel:cqRaGKcxutBWXyM0fCGTR1Yk2mISLsNari4wlGTwERo"
).get()
python
RagModel.chat_model.chat_model
python
await RagModel.predict("기후 변화에 관한 첫 번째 컨퍼런스는 언제였나요?")
python
# MAGIC: chat_model을 교체하고 새 버전을 퍼블리시합니다 (다른 RAG 컴포넌트에 대해 걱정할 필요 없음)
RagModel.chat_model = new_chat_model
python
RagModel.chat_model.chat_model
python
# 예측에서 새 버전을 참조할 수 있도록 먼저 새 버전을 퍼블리시합니다
PUB_REFERENCE = weave.publish(RagModel, "RagModel")
python
await RagModel.predict("기후 변화에 관한 첫 번째 컨퍼런스는 언제였나요?")

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weave.Evaluation 실행

다음 단계에서는 기존 weave.Evaluation을 사용하여 업데이트된 RagModel의 성능을 평가합니다. 이 프로세스는 새로운 파인튜닝된 채팅 모델이 RAG 애플리케이션 내에서 예상대로 작동하는지 확인합니다. 통합을 간소화하고 모델 팀과 앱 팀 간의 협업을 가능하게 하기 위해, 모델의 W&B run과 Weave 워크스페이스의 일부로 평가 결과를 로그합니다. Models에서:
  • 평가 요약은 파인튜닝된 채팅 모델을 다운로드하는 데 사용된 W&B run에 로그됩니다. 여기에는 분석을 위해 워크스페이스 뷰에 표시되는 요약 메트릭과 그래프가 포함됩니다.
  • 평가 trace ID가 run 설정에 추가되어, 모델 팀이 더 쉽게 추적할 수 있도록 Weave 페이지로 직접 연결됩니다.
Weave에서:
  • ChatModel의 아티팩트 또는 registry 링크가 RagModel의 입력으로 저장됩니다.
  • 더 나은 컨텍스트 파악을 위해 W&B run ID가 평가 trace의 추가 컬럼으로 저장됩니다.
아래 코드는 평가 오브젝트를 가져오고, 업데이트된 RagModel을 사용하여 평가를 실행하고, 결과를 W&B와 Weave 모두에 로그하는 방법을 보여줍니다. 평가 참조(WEAVE_EVAL)가 프로젝트 설정과 일치하는지 확인하세요. 
# MAGIC: 평가 데이터셋과 scorer가 포함된 evaluation을 가져와서 간단히 사용할 수 있습니다
WEAVE_EVAL = "weave://wandb-smle/weave-cookboook-demo/object/climate_rag_eval:ntRX6qn3Tx6w3UEVZXdhIh1BWGh7uXcQpOQnIuvnSgo"
climate_rag_eval = weave.ref(WEAVE_EVAL).get()
python
with weave.attributes({"wandb-run-id": wandb.run.id}):
    # .call 속성을 사용하여 결과와 call을 모두 가져와서 모델에 평가 trace를 저장합니다
    summary, call = await climate_rag_eval.evaluate.call(climate_rag_eval, RagModel)
python
# 모델에 로그
wandb.run.log(pd.json_normalize(summary, sep="/").to_dict(orient="records")[0])
wandb.run.config.update(
    {"weave_url": f"https://wandb.ai/wandb-smle/weave-cookboook-demo/r/call/{call.id}"}
)
wandb.run.finish()

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새로운 RAG 모델을 Registry에 저장

업데이트된 RagModel을 모델 팀과 앱 팀이 나중에 사용할 수 있도록 W&B Models Registry에 참조 아티팩트로 푸시합니다. 아래 코드는 업데이트된 RagModel의 weave 오브젝트 버전과 이름을 가져와 참조 링크를 생성하는 데 사용합니다. 그런 다음 모델의 Weave URL이 포함된 메타데이터와 함께 W&B에 새로운 아티팩트를 생성합니다. 이 아티팩트는 W&B Registry에 로그되고 지정된 registry 경로에 연결됩니다. 코드를 실행하기 전에 ENTITY 및 PROJECT 변수가 W&B 설정과 일치하고 대상 registry 경로가 올바르게 지정되었는지 확인하세요. 이 프로세스는 새로운 RagModel을 W&B 에코시스템에 퍼블리시하여 쉬운 협업과 재사용을 가능하게 함으로써 워크플로우를 마무리합니다. 
MODELS_OBJECT_VERSION = PUB_REFERENCE.digest  # weave 오브젝트 버전
MODELS_OBJECT_NAME = PUB_REFERENCE.name  # weave 오브젝트 이름
python
models_url = f"https://wandb.ai/{ENTITY}/{PROJECT}/weave/objects/{MODELS_OBJECT_NAME}/versions/{MODELS_OBJECT_VERSION}"
models_link = (
    f"weave://{ENTITY}/{PROJECT}/object/{MODELS_OBJECT_NAME}:{MODELS_OBJECT_VERSION}"
)

with wandb.init(project=PROJECT, entity=ENTITY) as run:
    # 새로운 아티팩트 생성
    artifact_model = wandb.Artifact(
        name="RagModel",
        type="model",
        description="Weave의 RagModel에서 가져온 모델 링크",
        metadata={"url": models_url},
    )
    artifact_model.add_reference(models_link, name="model", checksum=False)

    # 새로운 아티팩트 로그
    run.log_artifact(artifact_model, aliases=[MODELS_OBJECT_VERSION])

    # registry에 연결
    run.link_artifact(
        artifact_model, target_path="wandb32/wandb-registry-RAG Models/RAG Model"
    )