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이것은 인터랙티브 노트북입니다. 로컬에서 실행하거나 아래 링크를 사용할 수 있습니다:

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Weave와 인테그레이션: 프로덕션 대시보드

GenAI 툴링 환경은 새로운 프레임워크, 툴, 애플리케이션이 끊임없이 등장하며 빠르게 진화하고 있습니다. Weave는 모든 GenAI 모니터링 및 평가 요구사항을 충족하는 원스톱 솔루션을 지향합니다. 이는 때때로 기존 플랫폼과 통합하거나, 프로젝트 또는 조직의 특정 요구사항에 맞게 Weave를 확장해야 할 필요가 있음을 의미합니다. 이 쿡북에서는 Weave의 강력한 API와 함수를 활용하여 Weave의 Traces 뷰를 확장한 프로덕션 모니터링용 커스텀 대시보드를 만드는 방법을 보여줍니다. 다음 내용에 중점을 둡니다:
  • Weave에서 traces, 비용, 피드백 및 기타 메트릭 가져오기
  • 사용자 피드백 및 비용 분포를 위한 집계 뷰 생성
  • 시간에 따른 토큰 사용량 및 지연 시간 시각화
streamlit을 설치하고 이 프로덕션 대시보드 스크립트를 실행하여 자신의 Weave 프로젝트로 대시보드를 사용해 볼 수 있습니다! Example Production Dashboard with Weave

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1. 설정

이 튜토리얼을 따라 하려면 다음 패키지만 설치하면 됩니다: 
!pip install streamlit pandas plotly weave

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2. 구현

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2.1 Weave Client 초기화 및 비용 정의

먼저, Weave client를 초기화하고 각 모델에 대한 비용을 추가하는 함수를 설정합니다.
  • 많은 표준 모델에 대한 표준 비용을 포함해 두었지만, 사용자가 직접 커스텀 비용과 커스텀 모델을 쉽게 추가할 수도 있습니다. 아래에서는 몇 가지 모델에 대해 커스텀 비용을 추가하고 나머지는 표준 비용을 사용하는 방법을 보여줍니다.
  • 비용은 Weave의 각 call에 대해 트래킹된 토큰을 기반으로 계산됩니다. 많은 LLM 벤더 라이브러리의 경우 토큰 사용량이 자동으로 트래킹되지만, 임의의 call에 대해 커스텀 토큰 수를 반환할 수도 있습니다. 커스텀 모델에 대한 토큰 수 정의 및 비용 계산 방법은 이 쿡북을 참조하세요 - custom cost cookbook.
PROJECT_NAME = "wandb-smle/weave-cookboook-demo"
# python
import weave

MODEL_NAMES = [
    # 모델 이름, prompt 비용, completion 비용
    ("gpt-4o-2024-05-13", 0.03, 0.06),
    ("gpt-4o-mini-2024-07-18", 0.03, 0.06),
    ("gemini/gemini-1.5-flash", 0.00025, 0.0005),
    ("gpt-4o-mini", 0.03, 0.06),
    ("gpt-4-turbo", 0.03, 0.06),
    ("claude-3-haiku-20240307", 0.01, 0.03),
    ("gpt-4o", 0.03, 0.06),
]

def init_weave_client(project_name):
    try:
        client = weave.init(project_name)
        for model, prompt_cost, completion_cost in MODEL_NAMES:
            client.add_cost(
                llm_id=model,
                prompt_token_cost=prompt_cost,
                completion_token_cost=completion_cost,
            )
    except Exception as e:
        print(f"Failed to initialize Weave client for project '{project_name}': {e}")
        return None
    else:
        return client

client = init_weave_client(PROJECT_NAME)

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2.2 Weave에서 Calls 데이터 가져오기

Weave에서 call 데이터를 가져오기 위해 두 가지 옵션이 있습니다:
  1. 데이터를 call-by-call 방식으로 가져오기
  2. 하이 레벨 API 사용하기

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2.2.1 데이터를 call-by-call 방식으로 가져오기

Weave의 데이터에 엑세스하는 첫 번째 옵션은 필터링된 call 리스트를 검색하고 원하는 데이터를 call-by-call로 추출하는 것입니다. 이를 위해 calls_query_stream API를 사용하여 Weave에서 call 데이터를 가져올 수 있습니다:
  • calls_query_stream API: Weave에서 call 데이터를 가져올 수 있게 해주는 API입니다.
  • filter 사전: call 데이터를 가져오기 위한 필터 파라미터를 포함합니다 - 자세한 내용은 여기를 참조하세요.
  • expand_columns 리스트: call 데이터에서 확장할 컬럼을 포함합니다.
  • sort_by 리스트: call 데이터의 정렬 파라미터를 포함합니다.
  • include_costs 불리언: call 데이터에 비용을 포함할지 여부를 나타냅니다.
  • include_feedback 불리언: call 데이터에 피드백을 포함할지 여부를 나타냅니다.
import itertools
from datetime import datetime, timedelta

import pandas as pd

def fetch_calls(client, project_id, start_time, trace_roots_only, limit):
    filter_params = {
        "project_id": project_id,
        "filter": {"started_at": start_time, "trace_roots_only": trace_roots_only},
        "expand_columns": ["inputs.example", "inputs.model"],
        "sort_by": [{"field": "started_at", "direction": "desc"}],
        "include_costs": True,
        "include_feedback": True,
    }
    try:
        calls_stream = client.server.calls_query_stream(filter_params)
        calls = list(
            itertools.islice(calls_stream, limit)
        )  # 가져올 call 수가 너무 많을 경우를 대비해 제한을 둡니다.
        print(f"Fetched {len(calls)} calls.")
    except Exception as e:
        print(f"Error fetching calls: {e}")
        return []
    else:
        return calls

calls = fetch_calls(client, PROJECT_NAME, datetime.now() - timedelta(days=1), True, 100)
# python
# 원시 데이터는 Call 오브젝트의 리스트입니다.
pd.DataFrame([call.dict() for call in calls]).head(3)
Weave에서 반환된 결과를 사용하면 call을 처리하는 것이 매우 쉽습니다. 관련 정보를 추출하여 사전 리스트에 저장한 다음, 이 리스트를 pandas DataFrame으로 변환하여 반환합니다. 
import json
from datetime import datetime

import pandas as pd

def process_calls(calls):
    records = []
    for call in calls:
        feedback = call.summary.get("weave", {}).get("feedback", [])
        thumbs_up = sum(
            1
            for item in feedback
            if isinstance(item, dict) and item.get("payload", {}).get("emoji") == "👍"
        )
        thumbs_down = sum(
            1
            for item in feedback
            if isinstance(item, dict) and item.get("payload", {}).get("emoji") == "👎"
        )
        latency = call.summary.get("weave", {}).get("latency_ms", 0)

        records.append(
            {
                "Call ID": call.id,
                "Trace ID": call.trace_id,  # trace를 검색하는 데 사용할 수 있는 고유 ID
                "Display Name": call.display_name,  # UI 또는 프로그래밍 방식으로 설정할 수 있는 선택적 이름
                "Latency (ms)": latency,
                "Thumbs Up": thumbs_up,
                "Thumbs Down": thumbs_down,
                "Started At": pd.to_datetime(getattr(call, "started_at", datetime.min)),
                "Inputs": json.dumps(call.inputs, default=str),
                "Outputs": json.dumps(call.output, default=str),
            }
        )
    return pd.DataFrame(records)
# python
df_calls = process_calls(calls)
df_calls.head(3)

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2.2.2 하이 레벨 API 사용하기

모든 call을 일일이 살펴보는 대신, Weave는 모델 비용, 피드백 및 기타 메트릭에 직접 엑세스할 수 있는 하이 레벨 API도 제공합니다. 예를 들어 비용의 경우, query_costs API를 사용하여 프로젝트에서 사용된 모든 LLM의 비용을 가져올 수 있습니다: 
# 비용 API를 사용하여 비용 가져오기
costs = client.query_costs()
df_costs = pd.DataFrame([cost.dict() for cost in costs])
df_costs["total_cost"] = (
    df_costs["prompt_token_cost"] + df_costs["completion_token_cost"]
)

# 각 고유 llm_id에 대해 첫 번째 행만 표시
df_costs

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2.4 입력 수집 및 시각화 생성

다음으로 plotly를 사용하여 시각화를 생성할 수 있습니다. 이것은 가장 기본적인 대시보드이지만, 원하는 대로 커스터마이징할 수 있습니다! 더 복잡한 예시는 여기에서 Streamlit 예시를 확인하세요. 
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go

def plot_feedback_pie_chart(thumbs_up, thumbs_down):
    fig = go.Figure(
        data=[
            go.Pie(
                labels=["Thumbs Up", "Thumbs Down"],
                values=[thumbs_up, thumbs_down],
                marker={"colors": ["#66b3ff", "#ff9999"]},
                hole=0.3,
            )
        ]
    )
    fig.update_traces(textinfo="percent+label", hoverinfo="label+percent")
    fig.update_layout(showlegend=False, title="Feedback Summary")
    return fig

def plot_model_cost_distribution(df):
    fig = px.bar(
        df,
        x="llm_id",
        y="total_cost",
        color="llm_id",
        title="Cost Distribution by Model",
    )
    fig.update_layout(xaxis_title="Model", yaxis_title="Cost (USD)")
    return fig

# 모든 플롯에 대한 소스 코드 보기
# python
plot_feedback_pie_chart(df_calls["Thumbs Up"].sum(), df_calls["Thumbs Down"].sum())
# python
plot_model_cost_distribution(df_costs)

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결론

이 쿡북에서는 Weave의 API와 함수를 사용하여 커스텀 프로덕션 모니터링 대시보드를 만드는 방법을 살펴보았습니다. Weave는 현재 쉬운 데이터 입력뿐만 아니라 커스텀 프로세스를 위한 데이터 추출을 위한 신속한 통합에 중점을 두고 있습니다.
  • 데이터 입력:
    • @weave-op() 데코레이터를 통한 프레임워크 독립적인 tracing 및 CSV에서 call을 임포트하는 기능 (관련 import cookbook 참조)
    • 다양한 프로그래밍 프레임워크 및 언어에서 Weave로 로그를 남기기 위한 서비스 API 엔드포인트. 자세한 내용은 여기를 참조하세요.
  • 데이터 출력:
    • CSV, TSV, JSONL, JSON 형식으로 데이터를 쉽게 다운로드 - 자세한 내용은 여기를 참조하세요.
    • 데이터에 대한 프로그래밍 방식 엑세스를 사용한 쉬운 내보내기 - 이 쿡북에 설명된 내보내기 패널의 “Use Python” 섹션을 참조하세요. 자세한 내용은 여기를 참조하세요.
이 커스텀 대시보드는 Weave의 기본 Traces 뷰를 확장하여, 프로덕션 환경의 LLM 애플리케이션에 맞춤화된 모니터링을 가능하게 합니다. 더 복잡한 대시보드를 확인하고 싶다면, 자신의 Weave 프로젝트 URL을 추가할 수 있는 이 레포지토리의 Streamlit 예시를 확인해 보세요.