これはインタラクティブなノートブックです。ローカルで実行するか、以下のリンクを使用できます：

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カスタムコストモデルの設定

Weaveは使用されたトークン数とモデルに基づいてコストを計算します。 Weaveはこの使用量とモデルを出力から取得し、それらを呼び出しに関連付けます。 独自のトークン使用量を計算し、それをweaveに保存する単純なカスタムモデルを設定してみましょう。

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環境のセットアップ

必要なすべてのパッケージをインストールしてインポートします。 環境にWANDB_API_KEYを設定して、wandb.login()で簡単にログインできるようにします（これはシークレットとしてcolabに提供されるべきです）。 ログを記録したいW&Bのプロジェクトをname_of_wandb_projectに設定します。 NOTE: name_of_wandb_projectは{team_name}/{project_name}の形式でもよく、トレースをログに記録するチームを指定します。 次にweave.init() 
%pip install wandb weave datetime --quiet
python
import os

import wandb
from google.colab import userdata

import weave

os.environ["WANDB_API_KEY"] = userdata.get("WANDB_API_KEY")
name_of_wandb_project = "custom-cost-model"

wandb.login()
python
weave_client = weave.init(name_of_wandb_project)

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weaveでモデルを設定する

from weave import Model

class YourModel(Model):
    attribute1: str
    attribute2: int

    def simple_token_count(self, text: str) -> int:
        return len(text) // 3

    # This is a custom op that we are defining
    # It takes in a string, and outputs a dict with the usage counts, model name, and the output
    @weave.op()
    def custom_model_generate(self, input_data: str) -> dict:
        # Model logic goes here
        # Here is where you would have a custom generate function
        prediction = self.attribute1 + " " + input_data

        # Usage counts
        prompt_tokens = self.simple_token_count(input_data)
        completion_tokens = self.simple_token_count(prediction)

        # We return a dictionary with the usage counts, model name, and the output
        # Weave will automatically associate this with the trace
        # This object {usage, model, output} matches the output of a OpenAI Call
        return {
            "usage": {
                "input_tokens": prompt_tokens,
                "output_tokens": completion_tokens,
                "total_tokens": prompt_tokens + completion_tokens,
            },
            "model": "your_model_name",
            "output": prediction,
        }

    # In our predict function we call our custom generate function, and return the output.
    @weave.op()
    def predict(self, input_data: str) -> dict:
        # Here is where you would do any post processing of the data
        outputs = self.custom_model_generate(input_data)
        return outputs["output"]

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カスタムコストを追加する

ここでカスタムコストを追加し、カスタムコストと使用量を持つ呼び出しができたので、include_costで呼び出しを取得でき、呼び出しにはsummary.weave.costsの下にコストが表示されます。 
model = YourModel(attribute1="Hello", attribute2=1)
model.predict("world")

# We then add a custom cost to our project
weave_client.add_cost(
    llm_id="your_model_name", prompt_token_cost=0.1, completion_token_cost=0.2
)

# We can then query for the calls, and with include_costs=True
# we receive the costs back attached to the calls
calls = weave_client.get_calls(filter={"trace_roots_only": True}, include_costs=True)

list(calls)