Estimación de Costos y Cuotas en Azure OpenAI Service

¿Cómo podemos gestionar las cuotas y límites en Azure OpenAI Service?

La gestión de cuotas y límites en Azure OpenAI Service es crucial para planificar y desplegar soluciones tecnológicas basadas en inteligencia artificial generativa. Con el fin de garantizar un uso eficiente y evitar sobrepasar los límites establecidos, es fundamental llevar a cabo un análisis detallado desde el OpenAI Studio.

¿Qué opciones nos ofrece OpenAI Studio para analizar cuotas y modelos?

En OpenAI Studio, podemos revisar la asignación de cuotas y los modelos disponibles en cada región. Esto incluye:

• Visualizar las cuotas asignadas para cada tipo de modelo de inteligencia artificial generativa, como el modelo GPT-3.5 Turbo.
• Revisar detalles sobre cuántos modelos pueden ser desplegados bajo una cuota específica. Por ejemplo, si ya se ha asignado la mitad de la cuota en la región Este de EE. UU., solo se podría desplegar un modelo adicional del tipo GPT-3.5 Turbo sin superar la cuota.

Para incrementar estos límites, se puede solicitar a Microsoft un aumento de la cuota mediante un formulario justificando la necesidad de más capacidad.

¿Cómo realizar un monitoreo efectivo del uso de aplicaciones en Azure?

El monitoreo constante del uso de nuestras aplicaciones es vital para asegurar un rendimiento óptimo y poder ajustar las cuotas según sea necesario. En Azure Portal, la sección de monitoreo permite:

• Analizar las solicitudes HTTP a los modelos específicos.
• Examinar el uso de tokens y visualizar gráficas sobre el comportamiento de diferentes tipos de modelos.
• Monitorear procesos de fine-tuning, observando estadísticas como las horas dedicadas al entrenamiento.

Estos datos son esenciales para estimar consumos futuros y mantener el control del uso y costos asociados a las aplicaciones.

¿Cómo estimar los costos asociados a nuestros modelos en Azure OpenAI?

La calculadora de Azure proporciona una herramienta poderosa para estimar los costos de los recursos. Al utilizarla, se deben tomar en cuenta las siguientes variables:

¿Qué factores considerar en la implementación de asistentes virtuales con modelo ADA?

• Cantidad de tokens: Es vital estimar cuántos tokens se procesarán, usando herramientas como TIC token para calcular la carga exacta.
• Región geográfica: Los costos pueden variar por región, así que es importante seleccionar correctamente el lugar de despliegue.
• Costo por token: Entender el costo unitario, como el costo por mil tokens en el este de EE. UU. para un modelo ADA, facilita un presupuesto preciso.

¿Cómo considerar el impacto del embedding en el costo final?

Si tu solución involucra embeddings, se debe seleccionar el tipo de modelo y considerar el proceso de generación de representaciones de datos. Por ejemplo, al implementar búsquedas vectoriales con Azure AI Search.

¿Cuál es el impacto de los modelos GPT en la estimación de costos?

• Interacción usuario-asistente: Se deben calcular los tokens generados por interacción y escalar a semanas y meses para tener una visión completa del consumo mensual.
• Evaluar tanto prompts como completions: Asumir un número considerable de tokens para cada componente ayuda a estimar adecuadamente el gasto total, como unos 100 millones de tokens que podrían resultar en costos alrededor de los 350 dólares mensuales.

¿Qué considerar al generar contenido visual con modelos DALL·E?

Al integrar generación de contenido visual, como imágenes, deben ser calculados los costos por número de imágenes generadas. En esta plataforma, la región y el volumen de imágenes también impactan el costo total.

Finalmente, al agregar todos estos servicios en la calculadora de Azure y otros recursos necesarios para la implementación, podremos obtener una visión clara del consumo mensual aproximado de nuestra solución. Considera siempre la infraestructura necesaria adicional para soportar el despliegue de aplicaciones web o asistentes virtuales.

Este análisis detallado te permitirá estimar adecuadamente los costos y tomar decisiones estratégicas para el desarrollo y mantenimiento de soluciones basadas en inteligencia artificial generativa en Azure OpenAI.