使用OpenTelemetry和Elastic监控OpenAI API和GPT模型

ChatGPT 作为一种革命性的技术，正在迅速改变互联网的面貌。作为一名 ChatGPT 的忠实用户和开发者，我深刻感受到这项技术的潜力。随着基于 ChatGPT 的解决方案呈指数级增长，如何有效地监控这些解决方案成为一个重要课题。在这篇文章中，我们将探讨如何使用 OpenTelemetry 和 Elastic 来监控 OpenAI API 和 GPT 模型。

利用 OpenAI API 进行成本监控

OpenAI API 提供了强大的功能，同时也为每次 API 调用返回了详细的响应信息。这些信息包括代币计数、模型和定价等，帮助我们计算每次调用的成本。然而，如何将这些信息集成到监控工具中，是我们需要解决的问题。

OpenTelemetry 的强大功能

OpenTelemetry 是一项广受欢迎的开源技术，被誉为“可观测性的 Linux”。它支持日志、指标和跟踪的记录，并能以供应商无关的方式将数据发送到各种可观测性工具中。在本文中，我们将结合 OpenTelemetry 和 Elastic Observability 来监控 ChatGPT 的性能。

通过 ChatGPT API，并集成了 OpenTelemetry。如果你想亲自尝试，可以参考本文末尾的 GitHub 链接。

配置 Elastic Cloud 和 APM 集成

在开始之前，确保你已经拥有一个 Elastic Cloud 账户。如果没有，可以按照以下步骤进行设置：

登录 Elastic Cloud 账户并创建部署。
单击 添加集成，然后选择 APM 集成。
获取必要的环境变量信息，并将其替换为从 Elastic 和 OpenAI 获得的数据。
安装所需的 Python 库。

完成以上步骤后，你可以将这些配置应用到你的代码中。以下是一个示例代码片段，它调用 OpenAI API 并生成响应信息，同时展示了 Elastic 的强大功能。

使用 Monkey 补丁增强监控能力

在 monitor.py 文件中，我们使用了一种名为“猴子补丁（Monkey Patching）”的技术。这是一种动态修改类或模块行为的方法，允许我们在运行时调整其功能，而无需修改源代码。

在本文的示例中，我们通过修改 OpenAI API 的 completion 调用行为，捕获响应指标并将其添加到 OpenTelemetry 的跨度（Span）中。以下是实现的代码片段：

# 示例代码片段
# 通过 Monkey 补丁捕获响应指标并添加到 Span

通过将这些数据添加到 Span 中，我们可以将其发送到 OpenTelemetry 的 OTLP 端点（在本例中为 Elastic）。这使得我们能够轻松地搜索数据，构建仪表板和可视化。此外，我们还实现了一个函数，用于计算每次 OpenAI API 请求的成本。

在 Elastic 中分析数据

捕获数据后，我们可以在 Elastic 中进行深入分析。在 Discover 中，我们可以查看通过 OpenTelemetry 库发送的所有数据点，包括事务、OpenAI 服务的延迟以及与 ChatGPT 服务调用相关的跨度。

例如，在事务视图中，我们可以清楚地看到某些 OpenAI 调用的耗时情况：

某些请求耗时超过 3 秒。
通过分析延迟数据，我们可以了解 ChatGPT 的响应速度是否会影响用户体验。

这些数据对于优化服务性能和提升用户满意度至关重要。

总结

本文介绍了如何使用 OpenTelemetry 和 Elastic Observability 来监控 ChatGPT 和 OpenAI API 的性能。随着 ChatGPT 的普及，监控其性能和成本变得尤为重要。通过本文的方法，你可以：

监控 ChatGPT 的响应速度，确保用户体验。
计算 API 调用的成本，优化业务盈利能力。

在当前的经济环境下，关注服务性能和成本效益对于企业的成功至关重要。如果你对 Elastic Observability 感兴趣，可以进一步探索其强大的功能。

原文链接

使用 OpenTelemetry 和 Elastic 监控 OpenAI API 和 GPT 模型

原文链接: https://www.elastic.co/search-labs/blog/monitor-openai-api-gpt-models-opentelemetry-elastic