[CNDW2024] 気まぐれLLMのふるまいを暴け！ - OpenLLMetryを通して見る世界 -
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November 29, 24
スライド概要
CloudNative Days Winter 2024で使用したセッション資料です。
デモコード: https://github.com/codex-odyssey/cndw2024-llm-observability
Slides are just my own.
関連スライド
各ページのテキスト
気まぐれ LLMのふるまいを暴け！ - OpenLLMetryを通して見る世界 @shukawam / @ystkfujii 1
Shuhei Kawamura(X: @shukawam) Job: Senior Solutions Architect / Oracle Japan ひとこと: 車をゲットしたけどその 2日後に飛び石をくらってフロント ガラスを全交換しました 😇 Job: 何でも屋（Terraform/k8s/Golang) / ニート ひとこと: ミュウツーexが全然出ない 🥺 Yoshitaka Fujii(X: @ystkfujii) 2
はじめに ● ● 目的： ○ OpenLLMetryの完全理解 話さないこと： ○ LLMの評価手法について ○ 実運用を通じたLLMのオブザーバービリティTips 3
アジェンダ 1. 2. 3. 4. 5. Cloud Native と AI LLM × オブザーバービリティ OpenLLMetryとは 実際にやってみた まとめ 4
Cloud NativeとAI 5
AIってCloud Nativeなんだろうか・・・？ 🤔 6
Cloud Native と AI ● ● ● 2023/03: CNCF TAG(Technical Advisory Group) AIの提案[1] 2023/11: Cloud Native AI Working Groupとして承認[2] ○ TAG RuntimeとTAG Observabilityの共同ホスト 2024/03: Cloud Native AI Whitepaperの発表[3] ○ KubeCon + CloudNativeCon Europe 2024でアナウンス[4] [1]https://github.com/cncf/toc/issues/1048 [2]https://github.com/cncf/toc/issues/1200 [3]https://www.cncf.io/reports/cloud-native-artificial-intelligence-whitepaper/ [4]https://kccnceu2024.sched.com/event/1Yhhk/observability-tag-a-review-and-the-rise-of-gen-ai-observability-alolita-sharma-mattyoung-apple-vijay-samuel-ebay-bartlomiej-plotka-google 7
- https://github.com/cncf/toc/issues/1048
- https://github.com/cncf/toc/issues/1200
- https://www.cncf.io/reports/cloud-native-artificial-intelligence-whitepaper/
- https://kccnceu2024.sched.com/event/1Yhhk/observability-tag-a-review-and-the-rise-of-gen-ai-observability-alolita-sharma-matt-young-apple-vijay-samuel-ebay-bartlomiej-plotka-google
Cloud Native Artificial Intelligence Whitepaper Cloud Native Artificial Intelligence is an evolving extension of Cloud Native. 進化の先 8 https://www.cncf.io/blog/2024/03/19/announcing-the-ai-working-groups-new-cloud-native-artificial-intelligence-whitepaper/
Cloud Native Landscape group CNAI 9 https://landscape.cncf.io/?group=cnai
用語の関係性 10 https://tag-runtime.cncf.io/blog/cnai-kubecon-eu-paris-2024-recap/#form-storm-norm
用語の関係性 11 https://tag-runtime.cncf.io/blog/cnai-kubecon-eu-paris-2024-recap/#form-storm-norm
LLM と Observability Observability LLMを利用して 予測 / 検知 / 補助 する LLM LLMワークロードを 観察 / 監視 / 分析 する 👆今日はこっち 12 https://youtu.be/YluNsK0hgrw?t=696
LLM x オブザーバビリティ 13
ChatGPTやGitHub Copilot など使ったことある方？🖐 14
規模を問わずLLMを使った アプリケーションを開発したことがある方🖐 15
作ったLLMアプリケーションを適切に監視し、 継続的に改善するためのデータを取得している方🖐 16
LLM(Large Language Model)とは 大規模な言語モデルのこと（完）... 言語モデル ■ 単語や文章の出現確率を統計的に分析しモデル化したもの 何が大規模なのか ■ パラメータ数、学習データ、計算量 モデルの性能が大きく向上[1]し、高度な言語能力を獲得 17 [1] Scaling Low: パラメータ数、データセットのサイズ、計算量が増えると損失 (誤差)がべき乗則に従って、減少する法則のこと 参考: https://arxiv.org/abs/2001.08361
LLMをアプリケーションに組み込む際の課題の例 1 それっぽい出力だが、 期待したものではない。 誤った内容も含まれている。 18 回答には、Cohere Playground(command-r-plus-08-2024)を使用
参考：期待した出力はなぜ得られないのか ■ ■ LLMは、ある単語に対して次に続く単語を確率的に選択するだけ ◻ i.e. 正しい情報を出力することを目的として学習されていない 学習データは必ずある時点までのスナップショット ◻ i.e. 学習時以降のデータや学習データ期間に含まれ得ない情報は 正しく出力することができない ◻ command-r-plus-08-2024はどんなに長く見積もっても2024/08ま でのデータしか含まないので、CNDW2024の情報は正しく出力す ることができない 19 参考: Building LLM Powered Applications - https://learning.oreilly.com/library/view/building-llm-powered/9781835462317/
参考：LLMに追加の知識を与える 1. 継続事前学習 a. 知識を与えたいドメインに対して大量の未ラベルデータを用いて追 加の学習をすること 2. ファインチューニング a. 比較的少量のラベル付きのデータを使用して、モデルの出力をそ のタスクに特化させること 3. グラウンディング a. 特定の知識や情報源に接続することで、LLMの出力を現実世界の 知識に基かせるプロセスのこと 20
参考：LLMに追加の知識を与える 1. 継続事前学習 a. 知識を与えたいドメインに対して大量の未ラベルデータを用いて追 加の学習をすること 2. ファインチューニング a. 比較的少量のラベル付きのデータを使用して、モデルの出力をそ のタスクに特化させること 3. グラウンディング a. 特定の知識や情報源に接続することで、LLMの出力を現実世界の 知識に基かせるプロセスのこと 21
参考：Retrieval-Augmented Generation | RAG RAG: LLMの出力を関連情報を取得する検索システムと統合し、LLMへ入力 するプロンプトを拡張することで強化する手法のこと 検索システムの例: ベクトルデータベース、全文検索エンジン、etc. 1. 入力 4. 入力 + 関連情報 5. 関連情報を含んだ出力 3. 関連情報の取得 2. 関連情報の検索 図: RAGの流れ 22
LLMをアプリケーションに組み込む際の課題の例 2 同じプロンプトを入力しても同じ出力がされるとは 限らない。出力の品質にばらつきが生まれる可能 性もあるし、コスト [1]も変わり得る。 23 回答には、Cohere Playground(command-r-plus-08-2024)を使用 [1] OpenAIやCohereなどは、LLMの推論環境を入出力のトークン、文字数による従量課金で使用可能
LLMアプリケーションで起こり得る課題例について 期待する内容が出力されない 予測が難しい運用コスト 出力に時間がかかってしまう … 改善策を検討する＆その結果を確認するために必要なデータはきちんと 収集し、それが活用できる状態であるべきでは？
オブザーバビリティ システムがどのような状態になったとしても、それが どんなに斬新で奇妙なものであっても、どれだけ理 解し説明できるかを示す尺度 25 https://www.oreilly.co.jp/books/9784814400126/
オブザーバビリティが重要だと考える理由 ■ ■ ■ ”LLMのふるまいは気まぐれ”（非決定的）であること ☐ だが、機能の根幹を担っておりサービス品質に直結する LLMアプリケーションは構成や処理フローが複雑になりがち ☐ LLM、検索コンポーネント、キャッシュストア、外部API、... ☐ 処理フロー自体をLLMに推論させる[1]ような実装も存在する ユーザーの入力は多様であること ☐ セキュリティリスクを含む入力がされる可能性もある ■ e.g. xxさんのパスワードを教えてください 26 [1] ReAct: 入力を解決するために必要なアクションをLLMに推論させ、実行すること。LangGraphはその有名な実装。
LLMアプリケーションの監視項目 ● ● ● Traces ○ LLMアプリケーションの入力〜出力までの流れ + 付帯情報 ○ e.g. 各ステップの実行時間、モデル名、パラメータ Metrics ○ LLMを使用するクライアント: トークンの使用量、処理時間 ○ LLMをホストするサーバー: TTFT[1]、TPOP[2] Events ○ LLMに対する入出力のキャプチャ 27 [1] Time To First Token: レスポンスのための最初のトークンを生成するために要した時間 [2] Time Per Output Token: 最初のトークンの後に生成されるトークンあたりに要した時間
探究！OpenLLMetry 28
OpenLLMetry ● ● ● OpenTelemetryを拡張したLLMオブザーバビリティツール ○ Traceloop社がApache 2.0ライセンスで公開 ○ Semantic Conventions for Gen AIをリード[1] さまざまなツールに対する計装ライブラリ も提供 ○ OpenAI、LangChain、Chroma DB など 利用例 29 https://www.traceloop.com/docs/openllmetry/contributing/semantic-conventions
Semantic Conventions for Gen AI[1] ● OpenTelemetry配下で生成AIに対するセマンティック規約を策定 ○ 対象：Events[2] / Metrics / Spans(Traces) セマンティック規約とは、 さまざまな操作やデータで 推奨される名前 を定義したもの ● たとえば、Spanの規約（一部抜粋） Attribute Description Example gen_ai.request.model リクエスト先の生成AIの名前 gpt-4o-mini-2024-07-18 gen_ai.usage.input_tokens 生成AIの入力で使用されたトークン数 83 experimental 30 [1] https://opentelemetry.io/docs/specs/semconv/gen-ai/ [2] 2024年10月にマージ：https://github.com/open-telemetry/semantic-conventions/pull/980
Semantic Conventions for Gen AI[1] ● OpenTelemetry配下で生成AIに対するセマンティック規約を策定 ○ 対象：Events[2] / Metrics / Spans(Traces) OpenLLMetryを利用すると、 さまざまな操作やデータで 推奨される名前 を定義したもの セマンティック規約をもとに、 いい感じに計装 できる！ セマンティック規約とは、 ● たとえば、Spanの規約（一部抜粋） Attribute Description Example gen_ai.request.model リクエスト先の生成AIの名前 gpt-4o-mini-2024-07-18 gen_ai.usage.input_tokens 生成AIの入力で使用されたトークン数 83 experimental 31 [1] https://opentelemetry.io/docs/specs/semconv/gen-ai/ [2] 2024年10月にマージ：https://github.com/open-telemetry/semantic-conventions/pull/980
GrafanaからTraceをみると LLMからの回答 ユーザからの質問 32
GrafanaからMetricsを見てみる 処理時間 消費トークン数 33
Traceloop (SaaS)も利用可能 34 https://app.traceloop.com/
OpenLLMetryを使えばいい感じに計装できる ？ 🤔 まだまだ発展途上... 変化に追いついていない部分もある ● ● セマンティック規約周り ○ メトリクスにTime To First TokenやTime Per Output Tokenがない[1] ○ Eventsは未実装[2] Frameworkの計装ライブラリ周り ○ LangChain Instrumentationはstream出力した場合、トークン数が取得 できない[3] [1]https://github.com/traceloop/openllmetry/blob/v0.33.12/packages/traceloop-sdk/traceloop/sdk/metrics/metrics.py#L87 [2]https://github.com/traceloop/openllmetry/issues/2322 [3]https://github.com/traceloop/openllmetry/blob/main/packages/opentelemetry-instrumentation-langchain/opentelemetry/instrumen tation/langchain/callback_handler.py#L251 35
- https://github.com/traceloop/openllmetry/blob/v0.33.12/packages/traceloop-sdk/traceloop/sdk/metrics/metrics.py#L87
- https://github.com/traceloop/openllmetry/issues/2322
- https://github.com/traceloop/openllmetry/blob/main/packages/opentelemetry-instrumentation-langchain/opentelemetry/instrumentation/langchain/callback_handler.py#L251
OpenTelemetryの拡張ということは ...? 36
OpenTelemetryの拡張ということは ...? 既存のエコシステムが利用可能！ 37
エコシステムとの統合 ● たとえば、 ○ Grafanaによる可視化 ○ テレメトリーシグナルに対する各種クエリ機能 ■ PromQL / TraceQL / TraceQL Metrics … ○ OpenTelemetry Collectorの活用 もちろん、、、 オブザーバビリティベンダーの SaaSも利用可能！ （念のため） 38
計装ライブラリの提供状況 LLM Provider ● ● ● ● ● ● ● Azure OpenAI Aleph Alpha Anthropic Amazon Bedrock Cohere IBM watsonx Google Gemini ● ● ● ● ● ● ● Google VertexAI Mistral AI Ollama OpenAI Replicate together.ai HuggingFace Transformers 39 https://www.traceloop.com/docs/openllmetry/tracing/supported
計装ライブラリの提供状況 言語 ● ● ● ● ● Python Node.js Next.js Go Ruby Frameworks Vector DB ● ● ● ● ● ● Choma DB Marqo Milvus Pinecone Qdrant Weaviate ● ● ● ● Haystack LangChain LlamaIndex burr 40 https://www.traceloop.com/docs/openllmetry/tracing/supported
計装方法 これだけでサポートされている LLM Provider, Vector DB, Frameworkに対する計装が行われる [1] デコレーターを利用することも可能 41 [1] もちろん、Traceloop SDKを使用せずに計装することも可能です。
実際にやってみた 42
よし、 LLMアプリケーション作って オブザーブしてみよう！ \ ﾔｯﾃｸ / 43
デモ：CNDW2024 セッション提案 Bot アプリケーション 44 https://github.com/codex-odyssey/cndw2024-llm-observability/tree/main
デモ：CNDW2024 セッション提案 Bot アプリケーション 45 https://github.com/codex-odyssey/cndw2024-llm-observability/tree/main
デモ：アプリケーションの概要 Agent 関連性 を評価 関連性が 高ければ 、 Respondentにパス 関連性が 低ければ 、 質問に関連する キーワードを生成 Respondent (回答者) Keyword Generator Prompt Template Prompt Template Chat Model Chat Model Session Retriever Retriever Prompt Template Vector DB Embedding Model Chat Model セッション情報 46 https://github.com/codex-odyssey/cndw2024-llm-observability/tree/main
デモ：アプリケーションの概要 役割：質問に関連するCloud Nativeっぽいキーワード作成 ②必要に応じて、質問に関連するキー ワードを生成 Keyword Generator ③質問 / キーワードで検索 ①質問 Responder (回答者) ⑤回答 Session Retriever ④関連するセッション情報 役割：ユーザーへの回答作成 https://github.com/codex-odyssey/cndw2024-llm-observability/tree/main 役割：質問 / キーワード に関連するセッションの取得
デモ：オブザーブしてみよう！ LLMが何を生成しているのか？ トークンをどれだけ消費しているのか？ 処理時間が長いやつはどのコンポーネントなのか？ 48
Grafana：LLMが何を生成しているのか 49
Grafana：トークンをどれだけ消費しているのか 50
Grafana：遅いコンポーネントはどれか？ 51
ちなみに、 SaaSだとどんな感じ？ 52
Traceloop：LLMが何を生成しているのか 53
Traceloop：遅いコンポーネントはどれか ソート 54
Traceloop：トークンをどれだけ消費しているのか 55
まとめ ● Cloud NativeはAIで進化する ● LLMには、固有のオブザーバビリティの観点がある ○ ● ● LLMの入出力 / トークン数 / モデル名等の属性値 など OpenTelemetryの拡張として、OpenLLMetry がある ○ 既存のエコシステムが利用可能 無限の可能性 ○ 特化したツールに比べると、学習や実現コストが発生 今後のエコシステムの進化に期待！！！ 56
宣伝：同人誌作りました！ 57 https://techbookfest.org/product/vwEgK9fAmzRphNukv4E83P?productVariantID=b6iAh0AVyEs4hCUczPiy89 https://techbookfest.org/product/mn0L7GEm3s8Vhmxq971HEi?productVariantID=myG2YLxFNAEVkRf2dipG8f
Thank y u! 58