소개

안녕하세요. 저는 Snowflake의 영업 엔지니어입니다. 다양한 포스팅을 통해 저의 경험과 실험을 여러분과 공유하고 싶습니다. 이 기사에서는 토큰 수를 확인하고 Cortex LLM의 비용을 추정하기 위해 Snowflake에서 Streamlit을 사용하여 앱을 만드는 방법을 보여 드리겠습니다.

참고: 이 게시물은 Snowflake의 의견이 아닌 개인적인 견해를 나타냅니다.

Snowflake(SiS)의 Streamlit이란 무엇입니까?

Streamlit은 HTML/CSS/JavaScript가 필요 없이 간단한 Python 코드로 웹 UI를 만들 수 있는 Python 라이브러리입니다. 앱 갤러리에서 예시를 보실 수 있습니다.

Snowflake의 Streamlit을 사용하면 Snowflake에서 직접 Streamlit 웹 앱을 개발하고 실행할 수 있습니다. Snowflake 계정만 있으면 사용하기 쉽고 Snowflake 테이블 데이터를 웹 앱에 통합하는 데 적합합니다.

Snowflake의 Streamlit 정보(공식 Snowflake 문서)

눈송이 피질이란 무엇입니까?

Snowflake Cortex는 Snowflake의 생성 AI 기능 모음입니다. Cortex LLM을 사용하면 SQL 또는 Python의 간단한 함수를 사용하여 Snowflake에서 실행되는 대규모 언어 모델을 호출할 수 있습니다.

LLM(대형 언어 모델) 기능(Snowflake Cortex)(공식 Snowflake 문서)

기능 개요

영상

참고: 이미지의 텍스트는 아쿠타가와 류노스케의 "거미줄"에서 가져온 것입니다.

특징

• 사용자는 Cortex LLM 모델을 선택할 수 있습니다.
• 사용자 입력 텍스트의 문자 및 토큰 수 표시
• 문자 대비 토큰 비율 표시
• Snowflake 크레딧 가격을 기준으로 예상 비용 계산

참고: Cortex LLM 가격표(PDF)

전제 조건

• Cortex LLM 액세스 권한이 있는 Snowflake 계정
• snowflake-ml-python 1.1.2 이상

참고: Cortex LLM 지역 가용성(공식 Snowflake 문서)

소스 코드

import streamlit as st
from snowflake.snowpark.context import get_active_session
import snowflake.snowpark.functions as F

# Get current session
session = get_active_session()

# Application title
st.title("Cortex AI Token Count Checker")

# AI settings
st.sidebar.title("AI Settings")
lang_model = st.sidebar.radio("Select the language model you want to use",
                              ("snowflake-arctic", "reka-core", "reka-flash", 
                              "mistral-large2", "mistral-large", "mixtral-8x7b", "mistral-7b", 
                              "llama3.1-405b", "llama3.1-70b", "llama3.1-8b", 
                              "llama3-70b", "llama3-8b", "llama2-70b-chat", 
                              "jamba-instruct", "gemma-7b")
)

# Function to count tokens (using Cortex's token counting function)
def count_tokens(model, text):
    result = session.sql(f"SELECT SNOWFLAKE.CORTEX.COUNT_TOKENS('{model}', '{text}') as token_count").collect()
    return result[0]['TOKEN_COUNT']

# Token count check and cost calculation
st.header("Token Count Check and Cost Calculation")

input_text = st.text_area("Select a language model from the left pane and enter the text you want to check for token count:", height=200)

# Let user input the price per credit
credit_price = st.number_input("Enter the price per Snowflake credit (in dollars):", min_value=0.0, value=2.0, step=0.01)

# Credits per 1M tokens for each model (as of 2024/8/30, mistral-large2 is not supported)
model_credits = {
    "snowflake-arctic": 0.84,
    "reka-core": 5.5,
    "reka-flash": 0.45,
    "mistral-large2": 1.95,
    "mistral-large": 5.1,
    "mixtral-8x7b": 0.22,
    "mistral-7b": 0.12,
    "llama3.1-405b": 3,
    "llama3.1-70b": 1.21,
    "llama3.1-8b": 0.19,
    "llama3-70b": 1.21,
    "llama3-8b": 0.19,
    "llama2-70b-chat": 0.45,
    "jamba-instruct": 0.83,
    "gemma-7b": 0.12
}

if st.button("Calculate Token Count"):
    if input_text:
        # Calculate character count
        char_count = len(input_text)
        st.write(f"Character count of input text: {char_count}")

        if lang_model in model_credits:
            # Calculate token count
            token_count = count_tokens(lang_model, input_text)
            st.write(f"Token count of input text: {token_count}")

            # Ratio of tokens to characters
            ratio = token_count / char_count if char_count > 0 else 0
            st.write(f"Token count / Character count ratio: {ratio:.2f}")

            # Cost calculation
            credits_used = (token_count / 1000000) * model_credits[lang_model]
            cost = credits_used * credit_price

            st.write(f"Credits used: {credits_used:.6f}")
            st.write(f"Estimated cost: ${cost:.6f}")
        else:
            st.warning("The selected model is not supported by Snowflake's token counting feature.")
    else:
        st.warning("Please enter some text.")

결론

이 앱을 사용하면 특히 문자 수와 토큰 수 사이에 차이가 있는 일본어와 같은 언어를 처리할 때 LLM 워크로드 비용을 더 쉽게 추정할 수 있습니다. 도움이 되셨기를 바랍니다!

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변경 내역

(20240914) 초기 게시물

일본어 원본 기사

https://zenn.dev/tsubasa_tech/articles/4dd80c91508ec4