Menskalakan Azure OpenAI untuk JavaScript dengan Azure API Management

Pelajari cara menambahkan penyeimbangan beban tingkat perusahaan ke aplikasi Anda untuk memperluas aplikasi obrolan di luar batas token Azure OpenAI dan kuota model. Pendekatan ini menggunakan Azure API Management untuk mengarahkan lalu lintas secara cerdas antara tiga sumber daya Azure OpenAI.

Artikel ini mengharuskan Anda untuk menyebarkan 2 sampel terpisah:

• Aplikasi obrolan

  • Jika Anda belum menyebarkan aplikasi obrolan, tunggu hingga sampel load balancer disebarkan.
  • Jika Anda telah menyebarkan aplikasi obrolan sekali, Anda akan mengubah variabel lingkungan untuk mendukung titik akhir kustom untuk load balancer dan menyebarkannya kembali.

• Load balancer dengan Azure API Management

Arsitektur untuk penyeimbangan beban Azure OpenAI dengan Azure API Management

Karena sumber daya Azure OpenAI memiliki batas token dan kuota model tertentu, aplikasi obrolan yang menggunakan satu sumber daya Azure OpenAI rentan mengalami kegagalan percakapan karena batas tersebut.

Untuk menggunakan aplikasi obrolan tanpa mencapai batas tersebut, gunakan solusi seimbang beban dengan Azure API Management. Solusi ini dengan mulus mengekspos satu titik akhir dari Azure API Management ke server aplikasi obrolan Anda.

Sumber daya Azure API Management, sebagai lapisan API, berada di depan sekumpulan sumber daya Azure OpenAI. Lapisan API berlaku untuk dua skenario: normal dan dibatasi. Selama skenario normal di mana token dan kuota model tersedia, sumber daya Azure OpenAI mengembalikan 200 kembali melalui lapisan API dan server aplikasi backend.

Ketika sumber daya dibatasi karena batas kuota, lapisan API dapat mencoba kembali sumber daya Azure OpenAI yang berbeda segera untuk memenuhi permintaan aplikasi obrolan asli.

Prasyarat

• Langganan Azure. Buat satu secara gratis

• Akses yang diberikan ke Azure OpenAI dalam langganan Azure yang diinginkan.

  Saat ini, akses ke layanan ini hanya diberikan oleh aplikasi. Anda dapat mengajukan permohonan akses ke Azure OpenAI dengan melengkapi formulir di https://aka.ms/oai/access.

• Kontainer dev tersedia untuk kedua sampel, dengan semua dependensi diperlukan untuk menyelesaikan artikel ini. Anda dapat menjalankan kontainer dev di GitHub Codespaces (di browser) atau secara lokal menggunakan Visual Studio Code.

  GitHub Codespaces

  • Hanya akun GitHub yang diperlukan untuk menggunakan Codespace

  Visual Studio Code

  • Azure Developer CLI
  • Docker Desktop - mulai Docker Desktop jika belum berjalan
  • Visual Studio Code dengan Ekstensi Kontainer Dev

Buka aplikasi sampel penyeimbang lokal Azure API Management

GitHub Codespaces

GitHub Codespaces menjalankan kontainer pengembangan yang dikelola oleh GitHub dengan Visual Studio Code untuk Web sebagai antarmuka pengguna. Untuk lingkungan pengembangan yang paling mudah, gunakan GitHub Codespaces sehingga Anda memiliki alat dan dependensi pengembang yang benar yang telah diinstal sebelumnya untuk menyelesaikan artikel ini.

Penting

Semua akun GitHub dapat menggunakan Codespace hingga 60 jam gratis setiap bulan dengan 2 instans inti. Untuk informasi selengkapnya, lihat GitHub Codespaces bulanan yang disertakan penyimpanan dan jam inti.

Visual Studio Code

Ekstensi Kontainer Dev untuk Visual Studio Code mengharuskan Docker diinstal pada komputer lokal Anda. Ekstensi menghosting kontainer pengembangan secara lokal menggunakan host Docker dengan alat pengembang dan dependensi yang benar yang telah diinstal sebelumnya untuk menyelesaikan artikel ini.

Menyebarkan load balancer Azure API Management

1. Untuk menyebarkan load balancer ke Azure, masuk ke Azure Developer CLI (AZD).

   azd auth login
   

2. Selesaikan instruksi masuk.

3. Sebarkan aplikasi load balancer.

   azd up
   

   Anda harus memilih langganan dan wilayah untuk penyebaran. Ini tidak harus menjadi langganan dan wilayah yang sama dengan aplikasi obrolan.

4. Tunggu hingga penerapan selesai sebelum melanjutkan. Ini mungkin memakan waktu hingga 30 menit.

Mendapatkan titik akhir load balancer

Jalankan perintah bash berikut untuk melihat variabel lingkungan dari penyebaran. Anda memerlukan informasi ini nanti.

azd env get-values | grep APIM_GATEWAY_URL

Menyebarkan ulang aplikasi Obrolan dengan titik akhir load balancer

Ini selesai pada sampel aplikasi obrolan.

Penyebaran awal

1. Buka kontainer pengembangan sampel aplikasi obrolan menggunakan salah satu pilihan berikut.

   Bahasa	Codespaces	Visual Studio Code
   .NET
   JavaScript
   Python

2. Masuk ke Azure Developer CLI (AZD).

   azd auth login
   

   Selesaikan instruksi masuk.

3. Buat lingkungan AZD dengan nama seperti chat-app.

   azd env new <name>
   

4. Tambahkan variabel lingkungan berikut, yang memberi tahu backend aplikasi Obrolan untuk menggunakan URL kustom untuk permintaan OpenAI.

   azd env set OPENAI_HOST azure_custom
   

5. Tambahkan variabel lingkungan berikut, yang memberi tahu backend aplikasi Obrolan berapa nilai URL kustom untuk permintaan OpenAI.

   azd env set set AZURE_OPENAI_CUSTOM_URL <APIM_GATEWAY_URL>
   

6. Sebarkan aplikasi obrolan.

   azd up
   

Penyebaran ulang

1. Buka kembali kontainer dev sampel aplikasi obrolan menggunakan salah satu pilihan berikut.

   Bahasa	Codespaces	Visual Studio Code
   .NET
   JavaScript
   Python

2. Tambahkan variabel lingkungan berikut, yang memberi tahu backend aplikasi Obrolan untuk menggunakan URL kustom untuk permintaan OpenAI.

   azd env set OPENAI_HOST azure_custom
   

3. Tambahkan variabel lingkungan berikut, yang memberi tahu backend aplikasi Obrolan berapa nilai URL kustom untuk permintaan OpenAI.

   azd env set set AZURE_OPENAI_CUSTOM_URL <APIM_GATEWAY_URL>
   

4. Sebarkan aplikasi obrolan.

   azd up
   

   Tunggu hingga proses ini selesai sebelum melanjutkan.

Mengonfigurasi token per menit kuota (TPM)

Secara default, masing-masing instans OpenAI dalam load balancer akan disebarkan dengan kapasitas 30.000 TPM (token per menit). Anda dapat menggunakan aplikasi obrolan dengan keyakinan bahwa aplikasi tersebut dibuat untuk menskalakan di banyak pengguna tanpa kehabisan kuota. Ubah nilai ini ketika:

• Anda mendapatkan kesalahan kapasitas penyebaran: menurunkan nilai tersebut.
• Merencanakan kapasitas yang lebih tinggi, tingkatkan nilainya.

1. Gunakan perintah berikut untuk mengubah nilai.

   azd env set OPENAI_CAPACITY 50
   

2. Sebarkan ulang load balancer.

   azd up
   

Membersihkan sumber daya

Setelah selesai dengan aplikasi obrolan dan load balancer, bersihkan sumber daya. Sumber daya Azure yang dibuat dalam artikel ini ditagihkan ke langganan Azure Anda. Jika Anda tidak mengharapkan untuk membutuhkan sumber daya ini di masa mendatang, hapus sumber daya tersebut untuk menghindari dikenakan lebih banyak biaya.

Membersihkan sumber daya aplikasi obrolan

Kembali ke artikel aplikasi obrolan untuk membersihkan sumber daya tersebut.

• .NET
• Javascript
• Python

Membersihkan sumber daya load balancer

Jalankan perintah Azure Developer CLI berikut untuk menghapus sumber daya Azure dan menghapus kode sumber:

azd down --purge --force

Sakelar menyediakan:

• purge: Sumber daya yang dihapus segera dihapus menyeluruh. Ini memungkinkan Anda untuk menggunakan kembali TPM Azure OpenAI.
• force: Penghapusan terjadi secara diam-diam, tanpa memerlukan persetujuan pengguna.

Membersihkan GitHub Codespaces

GitHub Codespaces

Menghapus lingkungan GitHub Codespaces memastikan bahwa Anda dapat memaksimalkan jumlah pemberian izin per jam inti gratis yang Anda dapatkan untuk akun Anda.

Penting

Untuk informasi selengkapnya tentang penetapan akun GitHub Anda, lihat GitHub Codespaces bulanan yang disertakan penyimpanan dan jam inti.

1. Masuk ke dasbor GitHub Codespaces (https://github.com/codespaces).

2. Temukan Codespace Yang sedang berjalan yang bersumber dari azure-samples/openai-apim-lb repositori GitHub.

   

3. Buka menu konteks untuk item Codespace, lalu pilih Hapus.

   

Visual Studio Code

Anda tidak perlu membersihkan lingkungan lokal, tetapi Anda dapat menghentikan kontainer pengembangan yang sedang berjalan dan kembali menjalankan Visual Studio Code dalam konteks ruang kerja lokal.

1. Buka Palet Perintah, cari perintah Kontainer Dev, lalu pilih Kontainer Dev: Buka Kembali Folder Secara Lokal.

   

Tip

Visual Studio Code akan menghentikan kontainer pengembangan yang sedang berjalan, tetapi kontainer masih ada di Docker dalam status berhenti. Anda selalu memiliki opsi untuk menghapus instans kontainer, gambar kontainer, dan volume dari Docker untuk mengosongkan lebih banyak ruang di komputer lokal Anda.

Dapatkan bantuan

Jika Anda mengalami masalah saat menyebarkan load balancer Azure API Management, catat masalah Anda ke Masalah repositori.

Kode Sampel

Sampel yang digunakan dalam artikel ini meliputi:

• Aplikasi obrolan JavaScript dengan RAG
• Load Balancer dengan Azure API Management

Langkah selanjutnya

• Menampilkan data diagnostik Azure API Management di Azure Monitor
• Menggunakan Azure Load Testing untuk memuat pengujian aplikasi obrolan Anda dengan