Comment suivre efficacement l’utilisation des tokens dans les apps LLM ?

Suivre l’utilisation des tokens dans vos applis LLM est crucial pour maîtriser coûts et performances. Sans ce suivi, vous brûlez de l’argent sans le savoir. Voici comment LangSmith vous permet de monitorer et d’optimiser votre consommation de tokens simplement et efficacement.

3 principaux points à retenir.

• Le tracking des tokens révèle où sont dépensés les coûts.
• LangSmith offre un suivi détaillé, visualisation et optimisation en temps réel.
• Identifier les gouffres à tokens permet d’ajuster prompts et modèles pour économiser.

Pourquoi surveiller l’usage des tokens est-il indispensable

Surveiller l’usage des tokens dans les applications LLM n’est pas seulement une bonne pratique, c’est un impératif financier. Chaque token consommé a un coût direct et influe sur la latence de vos applications. Imaginez pendant un instant que vous développez un chatbot. Sans surveillance, vous pourriez avoir l’impression que tout fonctionne à merveille, jusqu’à ce que le moment fatidique arrive : l’addition exorbitante à la fin du mois. La gestion des coûts devient rapidement un casse-tête si vous ne traquez pas vos tokens.

Sans un suivi rigoureux, il devient presque impossible de repérer les prompts trop longs, les contextes superflus ou ces appels répétitifs qui tournent en rond et gonflent votre facture à votre insu. Pensez aux questions souvent posées ou aux réponses alambiquées que l’on pourrait simplifier. Par effet domino, ces petites inefficacités peuvent rapidement se traduire par des montants faramineux. Selon certaines estimations, un simple ajustement de vos prompts pourrait réduire vos coûts de près de 50%. Imaginez la liberté que cela pourrait représenter pour votre budget !

En intégrant un suivi efficace des tokens, vous obtenez une visibilité précise sur la consommation de chaque interaction. Cela vous permet non seulement d’optimiser vos prompts, mais également de rationaliser vos flux de travail et de garantir une utilisation efficiente des ressources. En d’autres termes, cela devient une étape cruciale dans la construction d’applications LLM économiquement viables. Les insights que vous obtenez vous aident à déterminer où les améliorations peuvent être apportées, ouvrant la voie à des applications plus rentables.

Read moreApprendre les métriques de distance pour la détection des valeurs aberrantes

Pour approfondir, vous pouvez consulter des discussions sur [Reddit](https://www.reddit.com/r/LLMDevs/comments/1o1uv0e/how_to_track_token_usage_when_an_llm_is_calling/%3Ftl%3Dfr?utm_source=franckscandolera.com&utm_campaign=article-webanalyste.com&utm_medium=referral) qui explorent des méthodes pour suivre l’utilisation des tokens dans des situations pratiques. Rester informé sur de telles méthodes vous aidera à amener votre projet à un niveau supérieur.

Comment configurer LangSmith pour suivre vos tokens

Pour commencer à tracer l’utilisation des tokens dans un workflow LLM, il faut d’abord configurer LangSmith. Voici les étapes à suivre :

Étape 1 : Installer les packages nécessaires
Utilisez pip pour installer langchain, langsmith, transformers, et d'autres dépendances pertinentes. Dans votre terminal, exécutez la commande suivante :

pip3 install langchain langsmith transformers accelerate langchain_community
Étape 2 : Importer les bibliothèques nécessaires

Une fois l’installation terminée, importez les bibliothèques dans votre script Python :
import os
from transformers import pipeline
from langchain.llms import HuggingFacePipeline
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LLMChain
from langsmith import traceable
Étape 3 : Configurer LangSmith

Avant de commencer, il est indispensable de définir votre clé API et votre nom de projet. Remplacez "your-api-key" par votre clé API LangSmith :
os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = "your-api-key"
os.environ["LANGCHAIN_PROJECT"] = "HF_FLAN_T5_Base_Demo"
os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true"
Pour éviter des avertissements liés au parallélisme des tokenizers, vous pouvez également ajouter :
os.environ["TOKENIZERS_PARALLELISM"] = "false"
Read moreExpérimenter avec la compression des données dans bigquery
Étape 4 : Charger un modèle Hugging Face

Pour ce faire, choisissez un modèle adapté, comme google/flan-t5-base, et configurez le pipeline :
model_name = "google/flan-t5-base"
pipe = pipeline(
   "text2text-generation",
   model=model_name,
   tokenizer=model_name,
   device=-1,      # CPU
   max_new_tokens=60,
   do_sample=True, # enable sampling
   temperature=0.7
)
llm = HuggingFacePipeline(pipeline=pipe)
Étape 5 : Créer un prompt et une chaîne

Définissez un modèle de prompt et liez-le à votre pipeline Hugging Face en utilisant LLMChain :
prompt_template = PromptTemplate.from_template(
   "Expliquez la gravité à un enfant de 10 ans en environ 20 mots avec une analogie amusante."
)

chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_template)
Étape 6 : Rendre la fonction traçable avec LangSmith

Utilisez le décorateur @traceable pour logger automatiquement les entrées, sorties et l’utilisation des tokens :
@traceable(name="HF Explain Gravity")
def explain_gravity():
   return chain.run({})
Étape 7 : Exécuter la fonction et afficher les résultats

Appelez la fonction et affichez la réponse :
answer = explain_gravity()
print("\n=== Réponse du modèle Hugging Face ===")
print(answer)
Read moreComprendre les objets mutables et immuables en Python
Une fois la fonction exécutée, vous pourrez accéder au dashboard de LangSmith pour visualiser l’utilisation des tokens, la latence, et analysez ainsi vos coûts. Ne négligez pas cette étape cruciale pour optimiser vos applications LLM ! Si vous voulez explorer des tutoriels supplémentaires, consultez cette vidéo ici.
Quels insights obtenir grâce au dashboard LangSmith
Le tableau de bord LangSmith est une véritable mine d’or d’insights, véritablement l’épicentre de votre surveillance des tokens dans les applications LLM. Chaque métrique que vous y retrouvez, qu’il s’agisse du nombre total de tokens consommés, de la latence par requête, ou encore de la comparaison entre les tokens d’entrée et ceux de sortie, permet de peaufiner stratégies et performances. Entre nous, qui n’a jamais ressenti ce frisson en vérifiant les factures? C’est ici que votre vigilance fera toute la différence.
Parmi les données clés, le coût associé à chaque appel API et le nombre total de runs sont cruciaux. Imaginez pouvoir visualiser les pics d’utilisation en un coup d’œil ! En identifiant les appels gourmands en tokens, on peut déceler des problèmes potentiels avant qu’ils ne prennent de l’ampleur. Par exemple, si un modèle génère systématiquement plus de tokens que nécessaire, cela peut signifie que votre prompt est mal optimisé. C’est un peu comme découvrir un robinet qui fuit – tant que vous ne le maîtrisez pas, vous perdez de l’argent à chaque goutte.
Naviguer dans le tableau de bord de LangSmith est aussi intuitif qu’efficace. Des graphiques astucieux vous permettent d’analyser les tendances d’utilisation des tokens dans le temps, de vérifier la latence moyenne par requête, et de confronter les tokens d’entrée aux tokens de sortie. Ces visualisations font remonter les goulots d’étranglement de performance. Avez-vous pensé aux chaînes d’évaluation ? Elles vous permettent de tester des scénarios, d’affiner les prompts et la configuration du modèle jusqu’à obtenir les performances souhaitées.
Read moreComment évaluer le biais de votre modèle de régression ?
Et ce n’est pas tout ! Le playground, véritable bac à sable numérique, vous donne la liberté d’expérimenter avec différents paramètres – ta température, la structure de ton prompt, ou le modèle utilisé. Avec cette panoplie d’outils, c’est un peu comme être un chef cuisinier dans une cuisine ultra équipée où votre plat s’améliore à chaque ajustement.
Pour récapituler rapidement, voici un tableau des principaux indicateurs à surveiller dans le dashboard LangSmith :

• Total des tokens consommés : Quantité totale durant un intervalle donné.
• Latence par requête : Temps moyen d’exécution des appels.
• Comparaison tokens d’entrée vs sorties : Rapports utiles pour optimiser les prompts.
• Coût associé : Analyse des dépenses par projet.
• Nombre de runs : Suivi de l’exécution des modèles.
• Pics d’utilisation : Identification des moments de forte activité.

Comment détecter et corriger les gaspillages de tokens

La détection des gaspillages de tokens, c’est le nerf de la guerre lorsqu’il s’agit de maximiser l’efficacité de vos applications basées sur des modèles de langage (LLM). Pourquoi ? Parce que chaque token gaspillé, c’est littéralement de l’argent qui s’envole. Vous avez sans doute déjà eu ce moment de panique à l’ouverture de votre facture après un mois d’utilisation d’un LLM. Rappelons que des prompts trop longs, des sorties excessives qui ne répondent même pas à la demande, des modèles surdimensionnés pour des tâches simples, ou encore des appels redondants, tout cela contribue à faire exploser vos coûts.

Alors, comment remédier à cela ? Voici quelques pistes concrètes :

• Raccourcir les prompts : Allez à l’essentiel. Parfois, moins c’est plus. Examinez vos prompts et voyez où vous pouvez condenser sans perdre le sens. Privilégiez la clarté à la complexité.
• Limiter la génération : Configurez la longueur maximale des réponses. Si vous n’avez besoin que de quelques phrases pour une explication, ne laissez pas le modèle se balader sur le terrain vague de la verbosité.
• Changer de modèle : Un modèle moins puissant peut parfois faire le job sans exploser votre budget. Si votre application n’a pas besoin des capacités intégrales d’un modèle ‘deep’, pourquoi investir dans le superflu ?
• Cache des résultats : Pour éviter des appels répétitifs, envisagez de mettre en cache les résultats des requêtes. Cela vous évitera de redistribuer des tokens pour des questions déjà traitées.

Imaginez-vous en train de déboguer une chaîne complexe. En scrutant votre utilisation des tokens, vous pouvez localiser précisément l’étape qui siphonne les ressources. Peut-être qu’un prompt maladroit incite le modèle à générer une réponse faramineuse à partir de quelques éléments. En corrigeant cela, vous obtenez non seulement une réduction immédiate de la facture, mais également une amélioration significative de la réactivité de l’application.

Pour vous guider dans ce processus, vous pouvez suivre cette checklist qui vous aidera à mieux gérer les gaspillages de tokens. Cette approche ne se limite pas à une simple optimisation budgétaire, elle vous propulse vers une application plus efficace et performante.

Prêt à optimiser vos tokens pour booster vos apps LLM ?

Suivre l’utilisation des tokens dans les applications Large Language Models est loin d’être un détail technique : c’est une nécessité pour maîtriser les coûts et garantir une performance optimale. Grâce à des outils comme LangSmith, vous obtenez une visibilité fine sur chaque appel, pouvez analyser et optimiser vos workflows, et détecter les gaspillages. Cette méthode concrète vous permet de construire des applis plus efficaces économiquement et techniquement. Le bénéfice ? Réduire vos factures tout en améliorant l’expérience utilisateur, ce qui est le nerf de la guerre dans le développement d’applications LLM aujourd’hui.

FAQ

A propos de l’auteur

Franck Scandolera est expert en analytics et data engineering, avec plus de 10 ans d’expérience dans le suivi, l’automatisation et l’optimisation des systèmes de données. Responsable de l’agence webAnalyste et formateur reconnu en Web Analytics et IA générative, il accompagne depuis des années des entreprises pour maîtriser la complexité de leurs dispositifs data et garantir la rentabilité de leurs investissements en intelligence artificielle. Sa maîtrise technique du tracking, des modèles de langage et des pipelines data lui confère une vision précise et pragmatique pour optimiser l’usage des tokens dans les apps LLM.