ఓపెన్-వెయిట్ లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్స్ (Open-weight large language models) ఇంజనీరింగ్ టీమ్‌లు AI ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్‌ను చూసే విధానాన్ని మార్చేశాయి. ప్రొవైడర్ హార్డ్‌వేర్, మోడల్ వెయిట్స్ మరియు రిలీజ్ షెడ్యూల్‌ను నియంత్రించే క్లోజ్డ్ APIల వలె కాకుండా, ఓపెన్-వెయిట్ మోడల్స్ ఆ నిర్ణయాలను తిరిగి మీకే అప్పగిస్తాయి. మోడల్ ఎక్కడ ఉండాలి, అది ఎలా ట్యూన్ చేయబడాలి మరియు ఎప్పుడు—ఒకవేళ చేస్తే—కొత్త చెక్‌పాయింట్‌కు అప్‌డేట్ చేయాలి అనేది మీరే నిర్ణయించుకోవచ్చు. ఈ స్థాయి యాజమాన్యం శక్తివంతమైనదే, కానీ ఇంటిగ్రేషన్ పని అంతా మీపైనే ఉంటుంది అని కూడా దీని అర్థం.

మీరు OpenAI యొక్క GPT-4 లేదా Anthropic యొక్క Claude వంటి మేనేజ్డ్ APIల నుండి వస్తుంటే, మంచి వార్త ఏమిటంటే చాలా ఓపెన్-వెయిట్ హోస్టింగ్ ప్రొవైడర్లు మరియు ఇన్ఫరెన్స్ ఇంజన్లు ఇప్పుడు ఒకే భాషను మాట్లాడుతున్నాయి: HTTP POST, JSON payloads, మరియు bearer token authentication. పని చేసే విధానం మీకు పరిచయమైనట్లే ఉంటుంది, కానీ ఇక్కడ వివరాలు చాలా ముఖ్యం, ఎందుకంటే విశ్వసనీయత (reliability), ఖర్చు నియంత్రణ (cost control) మరియు ప్రవర్తనను రూపొందించడం (behavior shaping) వంటి వాటికి ప్రొవైడర్ కాదు, మీరే బాధ్యత వహించాల్సి ఉంటుంది.

API కాల్ యొక్క ప్రాథమిక అంశాలు

దీని మూలంలో, ఇంటిగ్రేషన్ అనేది ఒక POST రిక్వెస్ట్. మీరు Authorization హెడర్‌లో ఒక స్టాండర్డ్ bearer tokenతో అథెంటికేట్ అవుతారు. బాడీ ఒక JSON ఆబ్జెక్ట్, మరియు దానిలో అత్యంత ముఖ్యమైన ఫీల్డ్ messages array. ఆ array మీకు తెలిసిన చాట్ ఫార్మాట్‌ను అనుసరిస్తుంది: system, user, మరియు assistant రోల్స్ మారుతూ ఉంటాయి.

ప్రాక్టికల్‌గా ఒక కనీస రిక్వెస్ట్ స్ట్రక్చర్ ఇలా ఉంటుంది:

  • Authorization హెడర్‌ను Bearer <your-token> గా సెట్ చేయండి.
  • కనీసం ఒక model ఐడెంటిఫైయర్ మరియు messages లిస్ట్ ఉన్న JSON payloadను పంపండి.
  • మీరు డిటర్మినిస్టిక్ (deterministic) లేదా క్రియేటివ్ కంట్రోల్ కావాలనుకుంటే max_tokens మరియు temperatureలను చేర్చండి.

రెస్పాన్స్ choices array మరియు usage ఆబ్జెక్ట్‌తో వస్తుంది. ఆ usage బ్లాక్‌ను నిర్లక్ష్యం చేయకండి. అందులో prompt_tokens, completion_tokens, మరియు మొత్తం (total) ఉంటాయి. మీరు సెల్ఫ్-హోస్టింగ్ చేస్తుంటే, ఒక నిర్దిష్ట యూజర్ ఇంటరాక్షన్ ఎంత ఖరీదైనదో తెలుసుకోవడానికి ఇది మీకు సంకేతం. మీరు థర్డ్-పార్టీ ఇన్ఫరెన్స్ ప్రొవైడర్‌కు చెల్లిస్తుంటే, ఇది మీ బిల్లింగ్ డేటా. ఏది ఏమైనా, మొదటి రోజు నుండే దీనిని లాగ్ (log) చేయండి.

స్ట్రీమింగ్ మరియు దానిని మీరు ఎందుకు ఉపయోగించాలి

ఒకే ఒక టెక్స్ట్ బ్లాక్ కనిపించకముందే మూడు సెకన్ల పాటు లోడింగ్ స్పిన్నర్‌ను చూస్తూ ఉండటం ఎవరికీ నచ్చదు. స్ట్రీమింగ్ ఆ సమస్యను పరిష్కరిస్తుంది. మోడల్ మొత్తం కంప్లీషన్ పూర్తయ్యే వరకు వేచి ఉండటానికి బదులుగా, సర్వర్ టోకెన్లను అవి జనరేట్ అవుతున్నప్పుడే పంపిస్తుంది. మీ క్లయింట్ Server-Sent Events లేదా chunked HTTP రెస్పాన్స్‌లను అందుకుంటుంది మరియు పదాలు రాగానే వాటిని రెండర్ చేయగలదు.

మీ JSON payloadలో stream: true ఫ్లాగ్‌ను సెట్ చేయడం ద్వారా స్ట్రీమింగ్‌ను ఎనేబుల్ చేయండి. క్లయింట్ సైడ్‌లో, మీరు సాధారణంగా స్ట్రీమ్‌ను లైన్ బై లైన్ పార్స్ చేస్తూ, data: ప్రిఫిక్స్‌ల కోసం గమనిస్తారు. స్ట్రీమ్ మధ్యలో కనెక్షన్ కట్ అయితే, మళ్ళీ కనెక్ట్ కావడానికి లేదా నాన్-స్ట్రీమింగ్ రీట్రై (non-streaming retry) కి మారడానికి సిద్ధంగా ఉండండి. దీనివల్ల మీ చాట్ యాప్ యొక్క లేటెన్సీ (latency) గణనీయంగా తగ్గుతుంది మరియు యూజర్లు తమ రిక్వెస్ట్‌ను బ్యాచ్-ప్రాసెస్ చేస్తున్నట్లు కాకుండా, సిస్టమ్ వారితో కలిసి ఆలోచిస్తున్నట్లు అనిపిస్తుంది.

రియల్-వరల్డ్ వర్క్‌ఫ్లోల కోసం ఫంక్షన్ కాలింగ్ (Function Calling)

కేవలం ప్లెయిన్ టెక్స్ట్‌ను మాత్రమే ఇచ్చే మోడల్ ఉపయోగకరమే, కానీ టూల్స్‌ను ఉపయోగించగల మోడల్ మరింత ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది. ఫంక్షన్ కాలింగ్ ద్వారా అందుబాటులో ఉన్న ఆపరేషన్లను—ఉదాహరణకు, search_orders లేదా update_profile—వివరిస్తూ ఒక JSON schemaను మీరు నిర్వచించవచ్చు మరియు మోడల్ వాటిని ఎప్పుడు ఉపయోగించాలో నిర్ణయిస్తుంది. యూజర్‌ను ఫాలో-అప్ ప్రశ్న అడగడానికి బదులుగా, సంభాషణ నుండి సేకరించిన ఆర్గ్యుమెంట్లతో (arguments) కూడిన ఒక స్ట్రక్చర్డ్ ఫంక్షన్ కాల్‌ను ఇది విడుదల చేస్తుంది.

ఉదాహరణకు, ఒక యూజర్ “నా చివరి ఆర్డర్ ఏమిటి?” అని అడిగితే, మీ schema ఒక limit పారామీటర్‌తో get_recent_orders ఫంక్షన్‌ను నిర్వచించవచ్చు. మోడల్ ఒక టూల్ కాల్‌ను తిరిగి ఇస్తుంది, మీ బ్యాకెండ్ మీ డేటాబేస్‌లో క్వరీని ఎగ్జిక్యూట్ చేస్తుంది, మరియు మీరు ఆ ఫలితాన్ని ఫంక్షన్ రెస్పాన్స్ మెసేజ్‌గా మోడల్‌కు తిరిగి పంపిస్తారు. అప్పుడు మోడల్ సహజమైన భాషలో (natural-language) సమాధానాన్ని రూపొందిస్తుంది.

దీనిని అమలు చేయడానికి:

  • మీ payloadలో tools లేదా functions arrayను అందించండి.
  • ప్రతి టూల్‌ను name, description, మరియు parameters schemaతో నిర్వచించండి.
  • టూల్-కాల్స్ ఫినిష్ రీజన్ (tool-calls finish reason) లేదా అలాంటి సిగ్నల్ కోసం రెస్పాన్స్‌ను తనిఖీ చేయండి.
  • మీ బ్యాకెండ్‌లో కఠినమైన వాలిడేషన్‌తో ఫంక్షన్‌ను ఎగ్జిక్యూట్ చేయండి. మోడల్ ఇచ్చే ముడి అవుట్‌పుట్‌లను (raw outputs) ఎటువంటి శానిటైజేషన్ (sanitization) లేకుండా నేరుగా మీ డేటాబేస్‌కు పంపేలా నమ్మకండి.
  • ఫంక్షన్ ఫలితాన్ని మెసేజ్ హిస్టరీకి జోడించి, ఫాలో-అప్ రిక్వెస్ట్‌ను పంపండి, తద్వారా మోడల్ తుది సమాధానాన్ని ఇవ్వగలదు.

ఈ ప్యాటర్న్ జనరేటివ్ టెక్స్ట్ మరియు డిటర్మినిస్టిక్ సిస్టమ్‌ల మధ్య ఉన్న అంతరాన్ని తగ్గిస్తుంది. మీరు ప్రతి బ్రాంచ్‌ను హార్డ్-కోడ్ చేయకుండానే, మీ AI క్యాలెండర్‌లను చదవగలదు, APIలను క్వరీ చేయగలదు లేదా వెబ్‌హుక్‌లను (webhooks) ట్రిగ్గర్ చేయగలదు.

ప్రొడక్షన్ కోసం హార్డెనింగ్ (Hardening)

ప్రొడక్షన్‌లో ఓపెన్-వెయిట్ మోడల్స్‌ను రన్ చేయడం వల్ల ఏ డిస్ట్రిబ్యూటెడ్ సిస్టమ్‌లోనైనా ఉండే ఫెయిల్యూర్ మోడ్స్‌తో పాటు, కొన్ని ప్రత్యేకమైన సమస్యలు కూడా ఎదురవుతాయి. మోడల్ ఇన్ఫరెన్స్ అనేది కంప్యూట్-ఇంటెన్సివ్ (compute-intensive), మరియు లోడ్ పెరిగినప్పుడు ఎండ్‌పాయింట్లు విఫలమయ్యే అవకాశం ఉంది. మీ అప్లికేషన్‌ను స్థిరంగా ఉంచడానికి ఇక్కడ కొన్ని మార్గాలు ఉన్నాయి.

ఎర్రర్స్ మరియు రీట్రైస్ (Errors and Retries)

  • 429 Too Many Requests: ఇది రేట్-లిమిట్ (rate-limit) సంకేతం. ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ బ్యాకoff విత్ జిట్టర్ (exponential backoff with jitter) పద్ధతిని అమలు చేయండి. తక్కువ ఆలస్యంతో ప్రారంభించి, పదేపదే 429 ఎర్రర్స్ వస్తే దానిని రెట్టింపు చేయండి, మరియు సర్వర్‌పై ఒత్తిడి పడకుండా కొన్ని సెకన్ల వద్ద పరిమితం చేయండి.
  • 5xx Server Errors: ఇవి సాధారణంగా తాత్కాలికమైనవి, ముఖ్యంగా మీరు GPU వర్కర్ల పూల్‌కు రూటింగ్ చేస్తున్నప్పుడు. వీటిని మళ్ళీ ప్రయత్నించండి (retry), కానీ ప్రయత్నాల సంఖ్యకు ఒక గరిష్ట పరిమితిని విధించండి—మూడు అనేది సాధారణ డిఫాల్ట్.
  • 4xx Client Errors: వీటిని గుడ్డిగా మళ్ళీ ప్రయత్నించకండి. 400 అంటే మీ పేలోడ్ (payload) తప్పుగా ఉంది, 401 అంటే మీ టోకెన్ తప్పు, మరియు 404 అంటే ఆ ఎండ్‌పాయింట్‌లో మోడల్ ID లేదు. లూప్‌లో తిరగడానికి బదులుగా రిక్వెస్ట్‌ను సరిచేయండి.

టైమౌట్‌లు మరియు హ్యాంగింగ్ ప్రాసెస్లు (Timeouts and Hanging Processes)

క్యూలు పేరుకుపోయినప్పుడు లేదా జనరేషన్ మధ్యలో వర్కర్ క్రాష్ అయినప్పుడు ఇన్ఫరెన్స్ (Inference) ఆలస్యం కావచ్చు. ఎల్లప్పుడూ రిక్వెస్ట్ టైమౌట్‌ను సెట్ చేయండి. మీ HTTP క్లయింట్ డిఫాల్ట్ 'ఇన్ఫినిటీ' (infinity) అయితే, దానిని మార్చండి. స్టాండర్డ్ కంప్లీషన్స్ కోసం 30 నుండి 60 సెకన్లు అనేది సహేతుకమైన ప్రారంభ పాయింట్, హెల్త్ చెక్‌ల కోసం ఇంకా తక్కువ సమయం ఉండాలి. టైమౌట్ జరిగితే, దానిని వైఫల్యంగా పరిగణించి, లాగ్ చేయండి మరియు వినియోగదారునికి ఎర్రర్ చూపాలా లేదా ఫాల్‌బ్యాక్ మోడల్‌తో మళ్ళీ ప్రయత్నించాలా అని నిర్ణయించుకోండి.

బడ్జెట్ నియంత్రణ (Budget Control)

టోకెన్ల సంఖ్య నేరుగా డబ్బు లేదా GPU గంటలకు సమానం. ప్రతి రిక్వెస్ట్‌కు ప్రాంప్ట్ మరియు కంప్లీషన్ టోకెన్లను లాగ్ చేయండి. వాటిని యూజర్, ఫీచర్ మరియు మోడల్ వెర్షన్ల వారీగా ట్రాక్ చేయండి. ఓపెన్-వెయిట్ మోడల్స్ మీకు చెక్‌పాయింట్‌లను మార్చుకునే అవకాశం ఇస్తాయి, కానీ ప్రతి చెక్‌పాయింట్‌కు దాని స్వంత ఖర్చు మరియు కాంటెక్స్ట్-విండో సైజు ఉంటుంది. లాగ్‌లు లేకపోతే, మీ ఉత్పత్తిలో ఏ భాగం కంప్యూట్ వనరులను వృథా చేస్తోందో మీకు తెలియదు.

సిస్టమ్ మెసేజ్‌లతో ప్రవర్తనను రూపొందించడం (Behavior Shaping with System Messages)

సిస్టమ్ మెసేజ్ అనేది మీ నియంత్రణలో మొదటి వరుస. టోన్ సెట్ చేయడానికి, పరిమితులను అమలు చేయడానికి మరియు ప్రతి యూజర్ సంభాషణ పాటించాల్సిన స్టాటిక్ కాంటెక్స్ట్‌ను అందించడానికి దీనిని ఉపయోగించండి. ఓపెన్-వెయిట్ మోడల్స్ వాటి ఫైన్-ట్యూనింగ్ మరియు సిస్టమ్ ప్రాంప్ట్‌ల ఆధారంగా భిన్నంగా ప్రవర్తిస్తాయి కాబట్టి, ఈ ఫీల్డ్‌ను మీరు A/B టెస్ట్ చేసే వేరియబుల్‌గా పరిగణించండి. అస్పష్టమైన సిస్టమ్ ప్రాంప్ట్ అస్పష్టమైన సమాధానాలను ఇస్తుంది. ఖచ్చితమైన ప్రాంప్ట్ మోడల్‌ను సరైన మార్గంలో ఉంచుతుంది—ఉదాహరణకు, అసిస్టెంట్ కేవలం బిల్లింగ్ మరియు రిటర్న్‌లను మాత్రమే హ్యాండిల్ చేయాలని, మిగిలిన వాటిని మర్యాదగా తిరస్కరించాలని చెప్పడం.

ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ స్వేచ్ఛ మరియు డేటా సార్వభౌమాధికారం (Infrastructure Freedom and Data Sovereignty)

ఓపెన్-వెయిట్ మోడల్స్ అందించే అతిపెద్ద ప్రయోజనాలలో ఒకటి డేటా నియంత్రణ (custody). మీ ప్రాంప్ట్‌లు మరియు కంప్లీషన్లు మీ ఎన్విరాన్‌మెంట్ నుండి బయటకు వెళ్లాల్సిన అవసరం లేదు. మీరు మోడల్‌ను ఆన్-ప్రిమిసెస్ (on-premises) లేదా వర్చువల్ ప్రైవేట్ క్లౌడ్ (VPC) లో రన్ చేస్తే, థర్డ్-పార్టీ డేటా ప్రాసెసింగ్ ఒప్పందాల అవసరం ఉండదు మరియు డేటా లీక్ అయ్యే ప్రమాదం తగ్గుతుంది. హెల్త్‌కేర్, ఫైనాన్స్ మరియు డేటా లీక్ అనేది నిబంధనల ఉల్లంఘనగా పరిగణించబడే ఏ డొమైన్‌కైనా ఇది చాలా ముఖ్యం.

మీరు ఎక్స్‌టర్నల్ ఇన్ఫరెన్స్ హోస్ట్‌ను ఉపయోగించినప్పటికీ, ఓపెన్ వెయిట్స్ మీకు పోర్టబిలిటీని ఇస్తాయి. హోస్ట్ ధరలు లేదా నిబంధనలు మారితే, మీరు అదే మోడల్ ఫైల్‌లను మరొక ప్రొవైడర్‌కు మార్చవచ్చు లేదా సొంతంగా వాడుకోవచ్చు. వెయిట్స్‌ను కలిగి ఉన్నది కేవలం ఒకే కంపెనీ కాబట్టి, మీరు ఒకే APIకి పరిమితం కావాల్సిన అవసరం లేదు.

ఒక ఆచరణాత్మక ప్రారంభ పాయింట్ (A Practical Starting Point)

మీరు ఈరోజు ఇంటిగ్రేట్ చేయడం ప్రారంభిస్తుంటే, ఒకే ఒక మోడల్ మరియు ఒకే ఒక ఎండ్‌పాయింట్‌తో మొదలుపెట్టండి. అథెంటికేషన్, రీట్రైలు మరియు టోకెన్ లాగింగ్‌ను నిర్వహించేలా మీ HTTP క్లయింట్‌ను ఒక చిన్న అబ్‌స్ట్రాక్షన్ లేయర్‌లో (abstraction layer) ఉంచండి. తర్వాత స్ట్రీమింగ్ (streaming) ఫీచర్‌ను జోడించండి, ఎందుకంటే ఇది వినియోగదారుడి అనుభవాన్ని వెంటనే మెరుగుపరుస్తుంది. ఆ తర్వాత ఒక హై-వాల్యూ వర్క్‌ఫ్లో కోసం ఒక ఫంక్షన్ కాల్‌ను పరిచయం చేయండి—స్టేటస్ లుకప్స్, కంటెంట్ మోడరేషన్ లేదా ఫారమ్ ఫిల్లింగ్ వంటివి. విస్తృతంగా అమలు చేసే ముందు ఒక వారం పాటు లేటెన్సీ (latency), ఎర్రర్ రేట్లు మరియు టోకెన్ ఖర్చులను పర్యవేక్షించండి.

పూర్తిగా మేనేజ్డ్ API కంటే ఓపెన్-వెయిట్ మోడల్స్‌కు ఎక్కువ సెటప్ అవసరం, కానీ అవి పారదర్శకత, ఫ్లెక్సిబిలిటీ మరియు నియంత్రణతో ఆ శ్రమకు తగిన ప్రతిఫలాన్ని ఇస్తాయి. ఇంటిగ్రేషన్‌ను జాగ్రత్తగా నిర్మించండి, ప్రతిదీ పర్యవేక్షించండి (instrument everything), అప్పుడు మీ అప్లికేషన్‌కు అవసరమైన విధంగానే ప్రవర్తించే AI లేయర్‌ను మీరు కలిగి ఉంటారు.

Sources and further reading