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【Azure OpenAI】o1 模型與 2024-09-01-preview API

距離上篇在 Early Access Playground 試用 o1 模型後又過了兩週，今天終於等到 API 開放使用啦！本篇將紀錄如何使用 Python SDK 存取 o1 模型。 系列文章 【Azure OpenAI】快速試用 o1 模型 模型佈署 在先前開放的 Early Access Playground 中使用 o1 是不需要另外佈署模型的，不過回到使用 API 來存取 o1 模型，就需要像之前的模型一樣先進行佈署才能使用，相信大家都很熟悉了。 使用 Python SDK 一樣使用熟悉的 openai 套件： 2024-09-01-preview 初始化的方式與先前模型都一樣，需要注意的是 o1 模型目前只能使用最新的 API 版本 2024-09-01-preview 來訪問。 Chat Completions 將 model 填入 o1-preview ，或是你的模型佈署名稱， messages 也一樣是歷史對話堆疊的 List。 回應如下： 查看 Token 使用量 內建 Chain of Thought 的 o1 比起過往的模型會消耗較多的 Token，因此我們特別把 Token 使用量拉出來看。 回應如下： 其中 prompt_tokens 、 completion_tokens 、 total_tokens 在先前的 API 就已經存在了，分別代表Token 的 Input、Output 與總使用量，而在新的 completion_tokens_details 中可以看到  reasoning_tokens 使用了 320 個 Tokens，居然佔了總輸出 Token 的 80% 以上！ 控制 Token 成本 已往我們可以使用  max_tokens 參數來控制 Token 的用量，但在 o1 模型中棄用了 max_tokens ，取而代之的是使用  max_completion_tokens 參數，來看看這段程式碼： 回應如下： 沒東西？那再看一次 Token 量。 回應如下： Token 居然是有被使用的！ 這表示 max_completion_tokens 並不像過往使用  max_tokens 這麼簡單，先前在回應遇到...
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【Azure Bastion】使用 Bastion 建立到後端 VM 的安全連線

近期公司剛好有個內部環境，需要開放給外部合作廠商連線的需求，Azure Bastion 剛好解決了這個問題。

Azure Bastion 是完全受控的 PaaS 服務，讓你在 Azure Portal 上只需要透過 TLS，就可以建立安全的 RDP/SSH 連線到被私人 IP 與 VNet 保護的後端 VM，因此 VM 可以完全不需要對外的公用 IP，藉此來避免 VM 直接對外公開 RDP/SSH 連接埠。

架構說明

  • 簡化架構的單一 VNet，其中包含兩個 Subnet，分別佈署 Azure Bastion 與 Azure VM。

  • 使用 VNet 中的私人 IP 連線到 Azure VM，VM 不需分配公用 IP。

本次 Demo 架構圖

另外這邊事前有先建立資源群組 charlie-test-bastion，本次 Demo 建立的資源都會放在同一個資源群組，方便結束時直接整個刪掉。

建立 VNet 與 Azure Bastion

從 Portal 搜尋到「虛擬網路」後點擊「建立」，在第一個「基本」頁籤中，選擇稍早建立的資源群組，並給好名稱與地區。

虛擬網路 基本

進入「安全性」頁籤直接把「啟用 Azure Bastion」勾起來，這樣 VNet 建立時能順便把 Bastion 也帶起來，名稱可以使用預設的就好。

虛擬網路 安全性

進到下一個「IP 位址」頁籤會看到自動建立的子網 AzureBastionSubnet，就是用來放 Azure Bastion 的子網段，這個子網至少需要 /26 的大小且名稱必須固定為 AzureBastionSubnet；另外還有一個 VM 使用的子網 VMSubnet。

虛擬網路 IP 位址

完成後直接最後一頁建立即可，因為會附帶建立 Bastion 的關係，可能需要等待 10 分鐘左右。

建立 VM

接著建立要使用 Bastion 連線到的目標 VM，不過 VM 不是此篇主要要討論的題目，所以簡單說明幾個重點就好。

選擇 Windows VM，稍等測試連線會比較有感覺。

Windows VM

Administrator 帳號密碼要牢記；公用輸入可以關閉，因為我們不需要從外網訪問 VM。

牢記帳密並關閉公用埠

進到網路設定記得選到剛剛建立的 VMSubnet 子網，而「公用 IP」與「公用輸入連接埠」都不要選，因為我們真的不需要從外網訪問 VM。

選對子網並關閉一切公網選項

都完成後直接建立就可以了。

使用 Bastion 連線到 VM

VM 建立完成後可以直接進到 VM 的畫面，找到左側的「堡壘」，就能看到上方的「使用 Bastion」已經連接上了。

使用帳號密碼連線

直接輸入建立 VM 時的 Administrator 帳號密碼，點擊「連線」。

成功登入 VM

完成後就會在瀏覽器內看到 VM 的連線畫面囉！

總結

使用 Bastion 連線後端 VM 時，VM 不需要公用 IP 與對外公開連接埠，基本上可以把部分的安全問題轉到「登入 Portal 」這件事上，同時再加上 Microsoft Entra ID (AAD) 的條件登入等各項機制，有快速設定這個優勢的 Bastion 真的是一項很實用的服務，不過在費用的部分可能就需要多加留意了。 
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千呼萬喚的 Assistants API 終於趕在農曆年假期前一天上線了！我絕對不會說隔壁棚已經上線超過兩個月，趕緊記錄下來試用的心得。 Assistants API 這次增加了託管上下文的線程管理功能，終於不用再每次都把對話紀錄全部塞進 Prompt 了，同時也整合 Function calling、Code Interpreter 與讀取多種格式文件等功能，最後再加上允許圖表輸出，讓開發者可以輕鬆在應用中打造出個人助理。 這次參考了 官方的範例程式 ，其中使用的是 Python SDK 與  2024-02-15-preview 的 API，並且結合目前工作上遇到的一個場景，來演示這次推出的新功能，完整程式碼歡迎查看下方 GitHub。 相關連結： https://github.com/charliewei0716/azure-openai-assistant-data-engineer Assistants API 概念 在過去 OpenAI 的 API 一直都是無狀態的設計，所以如果希望 GPT 的回答是朔及前文的，就必須在每次的對話中，將所有歷史對話紀錄都塞進 API 內，常用的做法是塞入最新的 10 筆對話紀錄，以減少 Token 爆量的問題發生。 而 Assistants API 新增了 Thread 的概念，Thread 支援上下文的持久儲存，這使 API 變成是有狀態的，同時 Thread 將自動管理存入的對話紀錄，雖然這部份就像是黑盒子，官方並沒有明確說明對話的保留機制，但從此以後終於不用再自己搞個 DB 把對話都記錄下來，只需要一直無腦的新增訊息就好。 當一個 Thread 被建立後，可以將每一次對話視為一個 Run，其中我們可以定義 Function calling 與 Code Interpreter 兩類工具：Function calling 就像平常寫程式一樣，可以客製化編寫自己的邏輯，一般常用來做第三方串接，讓自然語言可以轉化為實際的動作；另一項 Code Interpreter 會在背後啟動一個 Python 沙盒環境，Assistants API 會在環境中編輯運行程式碼，藉此提升程式碼回答的正確性。而最終在每一次的 Run 中，GPT 將根據對話自動判斷是否呼叫這些定義好的工具。...
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