Comment suivre efficacement l’usage des tokens dans les applis LLM ?

Le suivi des tokens dans les applications LLM est crucial pour maîtriser les coûts et optimiser les performances. Sans tracking, vous brûlez littéralement de l’argent à chaque requête. Découvrez comment mettre en place une surveillance claire et simple, notamment avec LangSmith.

3 principaux points à retenir.

• Le suivi des tokens est essentiel pour contrôler coûts et latence.
• LangSmith permet de logger, visualiser et analyser précisément l’usage des tokens.
• Optimiser prompts et workflows réduit drastiquement la consommation et les dépenses.

Pourquoi est-ce si important de mesurer les tokens consommés

Mesurer l’usage des tokens dans vos applications basées sur les LLM est loin d’être une simple formalité. En réalité, chaque token que vous consommez impacte directement votre budget et la vitesse de vos appels aux modèles. Si vous n’avez pas une vision claire de votre consommation, vous nagez dans l’ignorance et risquez de vous retrouver avec des factures salées, à vous demander comment vous en êtes arrivé là.

Imaginez, par exemple, que votre chatbot utilise 1500 tokens par requête. Si vous parvenez à réduire cette consommation à 800 tokens, vous pourriez potentiellement diminuer vos coûts de près de 50 %. Incroyable, n’est-ce pas ? L’absence de suivi vous empêche d’identifier des sources de dépenses superflues, qu’il s’agisse de prompts trop longs, de répétitions de requêtes, ou de l’over-generation de réponses. Chaque interaction devrait être optimisée, et pour cela, il vous faut une visibilité granulaire de votre usage.

Les outils comme LangSmith permettent de suivre chaque appel aux modèles de près, en identifiant clairement où et comment les tokens s’envolent. En utilisant ces informations, vous pouvez ajuster vos prompts et améliorer l’efficacité de vos requêtes. Un bon exemple pourrait être un bot d’assistance numérique, qui, sans suivi, pourrait répéter les mêmes informations à plusieurs reprises. En intégrant un système de suivi performant, vous serez en mesure de repérer cette inefficacité et de la corriger, ce qui pourrait réduire considérablement le nombre de tokens utilisés.

Pour approfondir ce sujet et découvrir des méthodes encore plus sophistiquées pour la gestion des tokens, vous pouvez consulter cet article : ici.

En somme, optimiser la gestion des tokens est essentiel non seulement pour des raisons économiques, mais aussi pour améliorer la performance globale de votre application LLM. Le suivi régulier et minutieux des tokens vous permettra de transformer vos applications en outils non seulement plus rentables, mais également plus performants.

Comment configurer LangSmith pour tracer son usage de tokens

Pour suivre efficacement l'usage des tokens dans les applications LLM, il est crucial de bien configurer LangSmith. Cela vous permettra d'enregistrer automatiquement toutes les interactions avec votre modèle Hugging Face, tout en collectant des données précieuses concernant les entrées, les sorties, l’utilisation des tokens et le temps d’exécution. Voici les étapes précises à suivre :


    
Étape 1 : Installer les packages nécessaires

    Ouvrez votre terminal et exécutez la commande suivante :

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

Dans votre fichier Python, importez les modules requis comme suit :
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

Assurez-vous de définir votre clé API et le nom de votre projet :
# Remplacez par votre clé API
os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = "votre-clé-api"
os.environ["LANGCHAIN_PROJECT"] = "HF_FLAN_T5_Base_Demo"
os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true"
Étape 4 : Charger votre modèle Hugging Face

Utilisez le modèle en mode CPU pour des performances optimales :
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, # activer l'échantillonnage
   temperature=0.7
)
llm = HuggingFacePipeline(pipeline=pipe)
Étape 5 : Créer un prompt et une chaîne

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

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

Utilisez le décorateur @traceable pour enregistrer automatiquement toutes les données pertinentes :
@traceable(name="HF Explain Gravity")
def explain_gravity():
   return chain.run({})
Étape 7 : Exécuter la fonction et afficher les résultats

Lancez votre fonction et vérifiez la réponse :
answer = explain_gravity()
print("\n=== Réponse du modèle Hugging Face ===")
print(answer)
Étape 8 : Vérifier le tableau de bord LangSmith

Visitez le site langchain.com. Vous pourrez consulter vos projets et voir les statistiques détaillées.
Étape 9 : Explorer les résultats

N’hésitez pas à analyser chaque trace d’exécution pour comprendre l'utilisation des tokens et d’autres métriques de performance.
Cela facilite grandement la journalisation et le suivi, vous permettant d’optimiser vos prompts et d’améliorer les performances de votre appli. Si cela vous intéresse, vous pouvez aussi jeter un œil à ce tuto vidéo pour des conseils supplémentaires.
Que montre le tableau de bord de LangSmith et comment l’interpréter
Le tableau de bord LangSmith est une véritable pépite pour quiconque s’aventure dans le monde des modèles de langage. Une fois que vous y êtes, vous verrez se dessiner un panorama clair de l’usage des tokens. Imaginez pouvoir visualiser les tokens utilisés par run, la latence de chaque appel, et surtout les coûts associés. Chaque graphique et chaque chiffre que vous y trouverez sont d’une aide précieuse pour vos décisions.
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En analysant les tokens d’entrée et de sortie, vous pourrez rapidement repérer les anomalies. Une différence marquée entre les deux pourrait signaler que quelque chose ne tourne pas rond. Par exemple, si votre modèle génère plus de tokens que prévu, cela pourrait indiquer un prompt trop long ou des réponses trop verbeuses. Pour les analyser facilement, il suffit de cliquer sur chaque run dans le tableau de bord, et d’explorer les détails.
Mais comment identifier réellement les étapes les plus coûteuses? LangSmith vous le facilite. En examinant les performances de chaque chaîne d’appels, vous pouvez facilement voir quel segment vous fait perdre le plus de ressources. Cela vous permet de repérer rapidement les gouffres financiers dans votre application. Une fois ces informations en main, vous pouvez réfléchir à des solutions concrètes pour réduire le gaspillage.

• Commencez par vérifier vos prompts : s’ils sont trop longs ou trop complexes, vous risquez d’engendrer des coûts superflus.
• Pensez à utiliser des modèles moins gourmands pour des tâches simples qui ne nécessitent pas de puissance brute.
• Mettez en place un système de cache pour éviter des requêtes redondantes qui brûleraient des tokens inutilement.

Tout ce processus n’est pas seulement une question de finances, c’est également une opportunité d’optimisation. En scrutant attentivement votre tableau de bord, vous pouvez en apprendre beaucoup sur le comportement de votre application et peaufiner chaque détail pour améliorer la performance globale. Pour davantage d’informations sur ce sujet, n’hésitez pas à consulter cet article.

Comment repérer et corriger un gaspillage de tokens

Pour débusquer le gaspillage de tokens dans vos applications LLM, l’analyse des logs détaillés est cruciale. Chaque interaction avec votre modèle est une opportunité d’optimiser, mais si vos logs ne sont pas exploités, vous naviguez à l’aveugle. Voici comment procéder.

Commencez par scruter les prompts. Si vous constatez qu’ils sont plus longs que nécessaire, c’est un signal d’alerte. Les phrases alambiquées ne sont pas qu’un souci de lisibilité ; chaque mot compte. Évaluer la longueur de vos prompts et leur pertinence par rapport aux réponses attendues peut réduire considérablement votre utilisation de tokens.

Ensuite, examinez les sorties générées. Avez-vous déjà remarqué que certaines réponses semblent interminables ? Les LLMs ont tendance à s’emballer parfois, générant plus que ce qui est requis. Pour contrer cela, ajustez le paramètre de température dans vos modèles : une température plus basse génère des sorties plus concises et ciblées.

Pensez également aux appels redondants. Si votre application effectue des requêtes répétées à la même source sans optimisation, c’est comme faire tourner un robinet ouvert. Une façon de pallier cela est d’implémenter un système de mise en cache. En gardant en mémoire les réponses fréquentes, vous évitez les appels répétitifs et donc, une flambée de votre facture de tokens.

Comme exemple pratique, regardons une situation avant et après optimisation. Supposons que l’utilisation de tokens par requête était initialement de 1500 tokens avec un coût de 3€ :

| Situation           | Tokens Utilisés | Coût Estimé |
|---------------------|-----------------|--------------|
| Avant optimisation   | 1500            | 3€           |
| Après optimisation    | 800             | 1.60€        |

En réduisant la taille des prompts, en choisissant des modèles plus légers pour certaines tâches et en ajustant les paramètres pour obtenir des réponses précises, vous pouvez non seulement économiser de l’argent, mais aussi renforcer la performance globale de votre application. N’oubliez pas, chaque token compte dans le monde des LLMs ! Si tu veux approfondir le sujet, je t’invite à lire cet article sur l’optimisation du monitoring des LLMs en production.

Voilà comment surveiller et optimiser vos tokens dans vos apps LLM

Le suivi précis des tokens n’est pas une option, c’est un impératif si vous voulez maîtriser à la fois vos coûts et la performance de vos applications LLM. Avec une solution comme LangSmith, vous obtenez une vision fine et actionnable de chaque requête, ce qui vous permet de déceler les sources de gaspillage et d’affiner vos prompts. En maîtrisant votre consommation de tokens, vous bâtissez des applications plus efficaces, résilientes et économiques. C’est une compétence clé pour toute équipe en AI qui souhaite réellement contrôler son budget et ses résultats.

FAQ

A propos de l’auteur

Franck Scandolera, expert en Web Analytics, Data Engineering et IA générative, accompagne depuis plus de 10 ans des entreprises françaises et européennes dans l’optimisation des processus data et IA. Responsable de l’agence webAnalyste et formateur reconnu, il maîtrise parfaitement le tracking précis et l’automatisation intelligente, notamment en environnement Python et frameworks de machine learning. Son approche pragmatique et pédagogique fait de lui un interlocuteur incontournable pour déployer des solutions LLM robustes, efficientes et économes.