개요
저는 최근 HolySheep AI 게이트웨이를 통해 다중 AI 모델을 운영하는 환경에서 Evidently AI를 활용한 품질 모니터링 파이프라인을 구축했습니다. 이 글에서는 프로덕션 환경에서 LLM API 응답의 품질, 지연 시간, 토큰 사용량을 실시간으로 모니터링하고 개선하는 구체적인 방법을 공유하겠습니다.
Evidently AI는 머신러닝 모델 및 LLM 응답의 품질을 지속적으로 평가할 수 있는 오픈소스 도구입니다. HolySheep AI의 단일 API 키로 여러 모델을 통합 관리하면서 각 모델별 성능을 세밀하게 추적해야 하는 환경에서 특히 유용합니다.
아키텍처 설계
전체 모니터링 파이프라인
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ HolySheep AI Gateway │
│ https://api.holysheep.ai/v1 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ GPT-4.1 │ │ Claude │ │ Gemini │ │ DeepSeek │ │
│ │ $8/MTok │ │$15/MTok │ │$2.50/MTok│ │$0.42/MTok│ │
│ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └────┬─────┘ │
│ │ │ │ │ │
├───────┴──────────────┴──────────────┴──────────────┴─────────────┤
│ API Requests/Responses │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Evidently AI Monitor │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │ Response │ │ Latency │ │ Token │ │
│ │ Quality │ │ Tracking │ │ Usage │ │
│ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Metrics Dashboard │
│ (Prometheus + Grafana) │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
HolySheep AI의 게이트웨이 구조는 단일 엔드포인트를 통해 다양한 모델 제공자에게 라우팅됩니다. 각 요청은 자동으로 최적의 모델로 전달되며, 이 과정에서 발생하는 메타데이터(지연 시간, 토큰 사용량, 모델 응답 시간 등)를 캡처하여 Evidently AI로 전달하는 것이 핵심 설계입니다.
설치 및 환경 설정
먼저 필요한 패키지를 설치합니다. HolySheep AI의 Python SDK와 Evidently AI를 함께 사용하기 위한 의존성을 정리했습니다.
# requirements.txt
evidently>=0.4.0
openai>=1.12.0
pandas>=2.0.0
numpy>=1.24.0
psutil>=5.9.0
requests>=2.31.0
pydantic>=2.0.0
pip install evidently openai pandas numpy psutil requests pydantic
HolySheep AI 연동을 위한 기본 설정
HolySheep AI는 [지금 가입](https://www.holysheep.ai/register)하면 무료 크레딧을 제공하며, 단일 API 키로 모든 주요 모델에 접근할 수 있습니다. 아래 코드는 HolySheep AI 게이트웨이를 통해 다양한 모델을 호출하고, 그 결과를 Evidently AI로 모니터링하는 전체 파이프라인을 보여줍니다.
"""
HolySheep AI + Evidently AI 통합 모니터링 시스템
Author: Senior AI API Integration Engineer
"""
import os
import time
import json
import asyncio
from datetime import datetime, timedelta
from typing import Optional, Dict, List, Any
from dataclasses import dataclass, field
from collections import defaultdict
import openai
import pandas as pd
import numpy as np
import requests
from evidently.dashboard import Dashboard
from evidently.tabs import DataDriftTab, CatTargetDriftTab, NumTargetDriftTab
from evidently.pipeline.column_mapping import ColumnMapping
from evidently.model_profile import Profile
from evidently.model_profile.sections import (
DataDriftProfileSection,
CatTargetDriftProfileSection,
)
============================================================================
HolySheep AI 설정
============================================================================
HOLYSHEEP_API_KEY = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
HolySheep AI 지원 모델 및 가격 (2024년 기준)
MODEL_PRICING = {
"gpt-4.1": {"input": 8.0, "output": 32.0, "unit": "per_million_tokens"},
"claude-sonnet-4-20250514": {"input": 15.0, "output": 75.0, "unit": "per_million_tokens"},
"gemini-2.5-flash": {"input": 2.50, "output": 10.0, "unit": "per_million_tokens"},
"deepseek-v3.2": {"input": 0.42, "output": 1.68, "unit": "per_million_tokens"},
}
OpenAI 클라이언트를 HolySheep AI로 설정
client = openai.OpenAI(
api_key=HOLYSHEEP_API_KEY,
base_url=HOLYSHEEP_BASE_URL,
timeout=60.0,
max_retries=3,
)
@dataclass
class APIRequestMetrics:
"""API 요청 메트릭 데이터 클래스"""
request_id: str
model: str
timestamp: datetime
prompt_tokens: int
completion_tokens: int
total_tokens: int
latency_ms: float
first_token_latency_ms: float
response_quality_score: Optional[float] = None
error_message: Optional[str] = None
status: str = "success"
class HolySheepMonitor:
"""
HolySheep AI API 모니터링 클래스
Evidently AI와 통합하여 품질 메트릭 수집 및 분석
"""
def __init__(self, model_pricing: Dict = MODEL_PRICING):
self.pricing = model_pricing
self.metrics_history: List[APIRequestMetrics] = []
self.request_counts = defaultdict(int)
self.cost_tracking = defaultdict(float)
async def call_model(
self,
model: str,
prompt: str,
system_prompt: str = "You are a helpful assistant.",
temperature: float = 0.7,
max_tokens: int = 1000,
) -> APIRequestMetrics:
"""
HolySheep AI 모델 호출 및 메트릭 수집
"""
request_id = f"req_{int(time.time() * 1000)}"
start_time = time.perf_counter()
first_token_time = None
try:
response = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": prompt}
],
temperature=temperature,
max_tokens=max_tokens,
stream=True,
)
# 스트리밍 응답 처리
full_response = ""
for chunk in response:
if first_token_time is None and chunk.choices[0].delta.content:
first_token_time = time.perf_counter()
if chunk.choices[0].delta.content:
full_response += chunk.choices[0].delta.content
end_time = time.perf_counter()
total_latency = (end_time - start_time) * 1000
first_token_latency = (
(first_token_time - start_time) * 1000
if first_token_time else total_latency
)
# 토큰 사용량 추출
usage = response.usage
prompt_tokens = usage.prompt_tokens
completion_tokens = usage.completion_tokens
total_tokens = usage.total_tokens
# 비용 계산
cost = self._calculate_cost(model, prompt_tokens, completion_tokens)
self.cost_tracking[model] += cost
self.request_counts[model] += 1
metrics = APIRequestMetrics(
request_id=request_id,
model=model,
timestamp=datetime.now(),
prompt_tokens=prompt_tokens,
completion_tokens=completion_tokens,
total_tokens=total_tokens,
latency_ms=total_latency,
first_token_latency_ms=first_token_latency,
status="success",
)
self.metrics_history.append(metrics)
return metrics
except Exception as e:
end_time = time.perf_counter()
metrics = APIRequestMetrics(
request_id=request_id,
model=model,
timestamp=datetime.now(),
prompt_tokens=0,
completion_tokens=0,
total_tokens=0,
latency_ms=(end_time - start_time) * 1000,
first_token_latency_ms=0,
error_message=str(e),
status="error",
)
self.metrics_history.append(metrics)
return metrics
def _calculate_cost(
self,
model: str,
prompt_tokens: int,
completion_tokens: int
) -> float:
"""토큰 사용량 기반 비용 계산 (센트 단위)"""
if model not in self.pricing:
return 0.0
pricing = self.pricing[model]
input_cost = (prompt_tokens / 1_000_000) * pricing["input"]
output_cost = (completion_tokens / 1_000_000) * pricing["output"]
# 결과는 달러 단위, 센트로 변환
return (input_cost + output_cost) * 100
def get_metrics_dataframe(self) -> pd.DataFrame:
"""수집된 메트릭을 DataFrame으로 변환"""
if not self.metrics_history:
return pd.DataFrame()
records = []
for m in self.metrics_history:
records.append({
"request_id": m.request_id,
"model": m.model,
"timestamp": m.timestamp,
"prompt_tokens": m.prompt_tokens,
"completion_tokens": m.completion_tokens,
"total_tokens": m.total_tokens,
"latency_ms": m.latency_ms,
"first_token_latency_ms": m.first_token_latency_ms,
"response_quality_score": m.response_quality_score,
"error_message": m.error_message,
"status": m.status,
"cost_cents": self._calculate_cost(
m.model, m.prompt_tokens, m.completion_tokens
),
})
return pd.DataFrame(records)
def get_summary_stats(self) -> Dict[str, Any]:
"""전체 요약 통계 반환"""
df = self.get_metrics_dataframe()
if df.empty:
return {}
stats = {
"total_requests": len(df),
"success_rate": len(df[df["status"] == "success"]) / len(df) * 100,
"total_cost_cents": df["cost_cents"].sum(),
"avg_latency_ms": df["latency_ms"].mean(),
"p50_latency_ms": df["latency_ms"].quantile(0.5),
"p95_latency_ms": df["latency_ms"].quantile(0.95),
"p99_latency_ms": df["latency_ms"].quantile(0.99),
"total_tokens": df["total_tokens"].sum(),
"by_model": {},
}
# 모델별 통계
for model in df["model"].unique():
model_df = df[df["model"] == model]
stats["by_model"][model] = {
"request_count": len(model_df),
"avg_latency_ms": model_df["latency_ms"].mean(),
"p95_latency_ms": model_df["latency_ms"].quantile(0.95),
"total_cost_cents": model_df["cost_cents"].sum(),
"total_tokens": model_df["total_tokens"].sum(),
}
return stats
모니터 인스턴스 생성
monitor = HolySheepMonitor(MODEL_PRICING)
위 코드는 HolySheep AI의 게이트웨이 URL(
https://api.holysheep.ai/v1)을 설정하고, 각 모델별 비용을 자동으로 계산합니다. 스트리밍 응답의 첫 번째 토큰까지의 시간도 추적하여 UX 성능을 측정합니다.
Evidently AI와 품질 모니터링 통합
이제 수집된 메트릭을 Evidently AI로 분석하고, 응답 품질을 지속적으로 모니터링하는 시스템을 구축합니다.
"""
Evidently AI 기반 LLM 응답 품질 모니터링
HolySheep AI 게이트웨이 통합
"""
import os
import json
from datetime import datetime, timedelta
from typing import Dict, List, Optional
import pandas as pd
import numpy as np
import asyncio
Evidently AI 임포트
from evidently.dashboard import Dashboard
from evidently.tabs import (
DataDriftTab,
CatTargetDriftTab,
NumTargetDriftTab,
RegressionPerformanceTab,
ClassificationPerformanceTab,
)
from evidently.model_profile import Profile
from evidently.model_profile.sections import (
DataDriftProfileSection,
CatTargetDriftProfileSection,
NumTargetDriftProfileSection,
)
from evidently.pipeline.column_mapping import ColumnMapping
from evidently.metric_preset import (
TextOverviewPreset,
TextBiasPreset,
TextEvalsPreset,
)
from evidently.metrics import (
ColumnSummaryMetric,
DatasetSummaryMetric,
ColumnDriftMetric,
RowCountMetric,
)
from evidently.report import Report
HolySheep AI 모니터 임포트
from monitor import HolySheepMonitor, APIRequestMetrics, HOLYSHEEP_API_KEY
class LLMQualityMonitor:
"""
Evidently AI와 통합된 LLM 품질 모니터링 시스템
HolySheep AI를 통해 다양한 모델의 품질을 비교 분석
"""
def __init__(self, monitor: HolySheepMonitor):
self.monitor = monitor
self.reference_data: Optional[pd.DataFrame] = None
self.quality_baseline_established = False
# 품질 평가 프롬프트 템플릿
self.quality_prompt_template = """
다음 AI 응답을 1-10 점수로 평가해주세요. 평가 기준:
1. 관련성 (response가 질문과 얼마나 관련이 있는지)
2. 정확성 (정보의 정확성)
3. 완결성 (답변의 완성도)
4. 명확성 (표현의 명확성)
응답: {response}
평가 점수만 숫자로 반환해주세요.
"""
async def evaluate_response_quality(
self,
response: str,
ground_truth: Optional[str] = None
) -> Dict[str, float]:
"""
HolySheep AI의 GPT-4.1을 사용하여 응답 품질 평가
"""
quality_prompt = self.quality_prompt_template.format(response=response)
try:
result = client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1",
messages=[
{
"role": "system",
"content": "당신은 AI 응답 품질 평가 전문가입니다."
},
{
"role": "user",
"content": quality_prompt
}
],
temperature=0.1,
max_tokens=10,
)
score_text = result.choices[0].message.content.strip()
score = float(''.join(filter(str.isdigit, score_text)))
score = min(10.0, max(1.0, score))
return {
"quality_score": score,
"evaluated_at": datetime.now().isoformat(),
"response_length": len(response),
}
except Exception as e:
return {
"quality_score": None,
"error": str(e),
}
def setup_reference_baseline(
self,
sample_size: int = 100,
test_prompts: Optional[List[str]] = None
):
"""
품질 기준선 설정 - Evidently AI 분석을 위한 레퍼런스 데이터 생성
실제 환경에서는 프로덕션 배포 전 안정적인 응답을 레퍼런스로 설정
"""
if test_prompts is None:
test_prompts = [
"파이썬에서 리스트와 튜플의 차이점을 설명해주세요.",
"REST API와 GraphQL의 장단점을 비교해주세요.",
"분산 시스템에서 일관성 문제를 해결하는 방법을 설명해주세요.",
"Git Rebase와 Merge의 차이점은 무엇인가요?",
"Docker 컨테이너와 VM의 차이점은 무엇인가요?",
] * (sample_size // 5 + 1)
print(f"기준선 설정 중... ({min(sample_size, len(test_prompts))}개 샘플)")
baseline_metrics = []
for i, prompt in enumerate(test_prompts[:sample_size]):
metrics = asyncio.run(
self.monitor.call_model(
model="gpt-4.1",
prompt=prompt,
system_prompt="당신은 유능한 소프트웨어 엔지니어링 전문가입니다.",
)
)
baseline_metrics.append(metrics)
if (i + 1) % 10 == 0:
print(f" 진행률: {i + 1}/{sample_size}")
# 레퍼런스 데이터프레임 생성
self.reference_data = self.monitor.get_metrics_dataframe()
self.quality_baseline_established = True
print(f"기준선 설정 완료. 총 {len(self.reference_data)}개 샘플 수집")
return self.reference_data
def create_quality_drift_report(
self,
current_data: pd.DataFrame,
output_path: str = "quality_drift_report.html"
):
"""
Evidently AI를 사용한 품질 드리프트 리포트 생성
현재 데이터와 레퍼런스 데이터를 비교하여 품질 변화 감지
"""
if not self.quality_baseline_established:
print("경고: 기준선이 설정되지 않았습니다.")
return None
# 컬럼 매핑 설정
column_mapping = ColumnMapping()
column_mapping.numerical_features = [
"latency_ms",
"prompt_tokens",
"completion_tokens",
"total_tokens",
]
column_mapping.categorical_features = ["model", "status"]
# 데이터 드리프트 프로파일 생성
profile = Profile(sections=[
DataDriftProfileSection(),
NumTargetDriftProfileSection(),
])
profile.calculate(
reference_data=self.reference_data,
current_data=current_data,
column_mapping=column_mapping,
)
# JSON 리포트 생성
profile_json = profile.json()
# HTML 대시보드 생성
dashboard = Dashboard(
tabs=[
DataDriftTab(),
NumTargetDriftTab(),
]
)
dashboard.calculate(
reference_data=self.reference_data,
current_data=current_data,
column_mapping=column_mapping,
)
dashboard.save(output_path)
print(f"드리프트 리포트 저장됨: {output_path}")
return profile_json
def create_text_quality_report(
self,
responses: List[Dict],
output_path: str = "text_quality_report.html"
):
"""
텍스트 품질 분석 리포트 생성 (Evidently AI Text Overview)
"""
# 응답 데이터를 DataFrame으로 변환
df = pd.DataFrame(responses)
if "response" not in df.columns or "prompt" not in df.columns:
raise ValueError("responses에 'response'와 'prompt' 컬럼이 필요합니다.")
# Text Overview 리포트 생성
report = Report(metrics=[
TextOverviewPreset(column_name="response"),
])
report.run(
reference_data=None,
current_data=df,
)
report.save_html(output_path)
print(f"텍스트 품질 리포트 저장됨: {output_path}")
return report
def detect_anomalies(
self,
current_data: pd.DataFrame,
latency_threshold_ms: float = 5000,
error_rate_threshold: float = 0.05,
) -> List[Dict]:
"""
이상징후 탐지 - 지연 시간 및 오류율 기준 초과 시 알림
프로덕션 환경에서는 Prometheus AlertManager와 통합하여
실시간 알림 전송 가능
"""
anomalies = []
# 지연 시간 이상 탐지
high_latency = current_data[current_data["latency_ms"] > latency_threshold_ms]
if len(high_latency) > 0:
anomalies.append({
"type": "high_latency",
"count": len(high_latency),
"threshold_ms": latency_threshold_ms,
"max_latency_ms": high_latency["latency_ms"].max(),
"affected_models": high_latency["model"].unique().tolist(),
"severity": "warning",
})
# 오류율 탐지
total_requests = len(current_data)
error_requests = len(current_data[current_data["status"] == "error"])
error_rate = error_requests / total_requests if total_requests > 0 else 0
if error_rate > error_rate_threshold:
anomalies.append({
"type": "high_error_rate",
"error_rate": error_rate,
"threshold": error_rate_threshold,
"error_count": error_requests,
"total_requests": total_requests,
"severity": "critical",
})
# 모델별 성능 드리프트 탐지
if self.reference_data is not None:
for model in current_data["model"].unique():
current_model_data = current_data[current_data["model"] == model]
reference_model_data = self.reference_data[
self.reference_data["model"] == model
]
if len(reference_model_data) == 0:
continue
current_avg_latency = current_model_data["latency_ms"].mean()
reference_avg_latency = reference_model_data["latency_ms"].mean()
# 20% 이상 지연 시간 증가 시
if current_avg_latency > reference_avg_latency * 1.2:
anomalies.append({
"type": "latency_drift",
"model": model,
"current_latency_ms": current_avg_latency,
"reference_latency_ms": reference_avg_latency,
"increase_percent": (
(current_avg_latency - reference_avg_latency)
/ reference_avg_latency * 100
),
"severity": "warning",
})
return anomalies
사용 예시
async def main():
# 모니터 초기화
monitor = HolySheepMonitor(MODEL_PRICING)
quality_monitor = LLMQualityMonitor(monitor)
# 1단계: 기준선 설정 (최소 50개 샘플 권장)
print("=== 1단계: 품질 기준선 설정 ===")
baseline_df = quality_monitor.setup_reference_baseline(sample_size=50)
# 2단계: 현재 데이터 수집
print("\n=== 2단계: 현재 데이터 수집 ===")
test_models = ["gpt-4.1", "gemini-2.5-flash", "deepseek-v3.2"]
for model in test_models:
for i in range(10):
await monitor.call_model(
model=model,
prompt=f"테스트 질문 {i+1}:{name}에 대해简要히 설명해주세요.",
system_prompt="간결하고 정확한 답변을 제공해주세요.",
)
current_df = monitor.get_metrics_dataframe()
print(f"현재 데이터: {len(current_df)}개 요청 수집")
# 3단계: 요약 통계 출력
print("\n=== 3단계: 성능 요약 ===")
summary = monitor.get_summary_stats()
print(f"총 요청 수: {summary['total_requests']}")
print(f"성공률: {summary['success_rate']:.2f}%")
print(f"평균 지연 시간: {summary['avg_latency_ms']:.2f}ms")
print(f"P95 지연 시간: {summary['p95_latency_ms']:.2f}ms")
print(f"총 비용: ${summary['total_cost_cents']/100:.4f}")
print("\n=== 모델별 성능 ===")
for model, stats in summary['by_model'].items():
print(f"\n{model}:")
print(f" 요청 수: {stats['request_count']}")
print(f" 평균 지연: {stats['avg_latency_ms']:.2f}ms")
print(f" P95 지연: {stats['p95_latency_ms']:.2f}ms")
print(f" 비용: ${stats['total_cost_cents']/100:.4f}")
# 4단계: 이상징후 탐지
print("\n=== 4단계: 이상징후 탐지 ===")
anomalies = quality_monitor.detect_anomalies(
current_df,
latency_threshold_ms=3000,
error_rate_threshold=0.05,
)
if anomalies:
for anomaly in anomalies:
print(f"[{anomaly['severity'].upper()}] {anomaly['type']}")
print(f" 상세: {json.dumps(anomaly, indent=2, ensure_ascii=False)}")
else:
print("이상징후 없음 - 모든 메트릭 정상")
# 5단계: 드리프트 리포트 생성
print("\n=== 5단계: Evidently AI 리포트 생성 ===")
quality_monitor.create_quality_drift_report(
current_df,
output_path="llm_quality_drift_report.html"
)
return summary, anomalies
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
위 코드는 HolySheep AI를 통해 수집된 성능 데이터를 Evidently AI로 분석하는 전체 파이프라인을 보여줍니다. 스트리밍 응답 처리, 토큰 기반 비용 계산, 모델별 성능 비교, 이상징후 탐지까지 통합되어 있습니다.
프로덕션 배포: Prometheus + Grafana 연동
프로덕션 환경에서는 Evidently AI의 대시보드와 함께 Prometheus+Grafana를 통한 실시간 모니터링을 구성하는 것이 일반적입니다. 아래는 HolySheep AI 게이트웨이 메트릭을 Prometheus로 익스포즈하는 설정입니다.
"""
프로덕션 모니터링: Prometheus 메트릭 익스포저
HolySheep AI 게이트웨이 메트릭 실시간 수집
"""
from prometheus_client import (
Counter,
Histogram,
Gauge,
Summary,
CollectorRegistry,
generate_latest,
CONTENT_TYPE_LATEST,
start_http_server,
)
from fastapi import FastAPI, Response
from pydantic import BaseModel
import uvicorn
from typing import List, Optional
import asyncio
from datetime import datetime
Prometheus 메트릭 정의
REGISTRY = CollectorRegistry()
요청 메트릭
REQUEST_COUNT = Counter(
"holysheep_api_requests_total",
"Total number of HolySheep AI API requests",
["model", "status"],
registry=REGISTRY,
)
REQUEST_LATENCY = Histogram(
"holysheep_api_request_latency_seconds",
"HolySheep AI API request latency in seconds",
["model", "endpoint_type"],
buckets=[0.1, 0.25, 0.5, 1.0, 2.5, 5.0, 10.0, 30.0, 60.0],
registry=REGISTRY,
)
토큰 사용량 메트릭
TOKEN_USAGE = Counter(
"holysheep_api_tokens_total",
"Total tokens used through HolySheep AI",
["model", "token_type"],
registry=REGISTRY,
)
비용 메트릭
COST_USD = Counter(
"holysheep_api_cost_usd_total",
"Total API cost in USD",
["model"],
registry=REGISTRY,
)
현재 활성 요청 수
ACTIVE_REQUESTS = Gauge(
"holysheep_api_active_requests",
"Number of currently active requests",
["model"],
registry=REGISTRY,
)
HolySheep AI 모델별 가격 (참조용)
HOLYSHEEP_PRICING_USD = {
"gpt-4.1": {"input_per_mtok": 8.0, "output_per_mtok": 32.0},
"claude-sonnet-4-20250514": {"input_per_mtok": 15.0, "output_per_mtok": 75.0},
"gemini-2.5-flash": {"input_per_mtok": 2.50, "output_per_mtok": 10.0},
"deepseek-v3.2": {"input_per_mtok": 0.42, "output_per_mtok": 1.68},
}
class PrometheusMetricsExporter:
"""Prometheus 메트릭 익스포저 - HolySheep AI 연동"""
def __init__(self):
self.pricing = HOLYSHEEP_PRICING_USD
def record_request(
self,
model: str,
status: str,
latency_seconds: float,
prompt_tokens: int,
completion_tokens: int,
endpoint_type: str = "chat_completion",
):
"""API 요청 메트릭 기록"""
# 요청 수
REQUEST_COUNT.labels(model=model, status=status).inc()
# 지연 시간
REQUEST_LATENCY.labels(
model=model,
endpoint_type=endpoint_type
).observe(latency_seconds)
# 토큰 사용량
TOKEN_USAGE.labels(model=model, token_type="prompt").inc(prompt_tokens)
TOKEN_USAGE.labels(model=model, token_type="completion").inc(completion_tokens)
TOKEN_USAGE.labels(model=model, token_type="total").inc(
prompt_tokens + completion_tokens
)
# 비용 계산 및 기록 (USD)
if model in self.pricing:
pricing = self.pricing[model]
input_cost = (prompt_tokens / 1_000_000) * pricing["input_per_mtok"]
output_cost = (completion_tokens / 1_000_000) * pricing["output_per_mtok"]
total_cost = input_cost + output_cost
COST_USD.labels(model=model).inc(total_cost)
def set_active_requests(self, model: str, count: int):
"""활성 요청 수 설정"""
ACTIVE_REQUESTS.labels(model=model).set(count)
메트릭 익스포더 인스턴스
metrics_exporter = PrometheusMetricsExporter()
FastAPI 앱 생성
app = FastAPI(title="HolySheep AI Metrics Exporter")
@app.get("/metrics")
async def metrics():
"""Prometheus 메트릭 엔드포인트"""
return Response(
content=generate_latest(REGISTRY),
media_type=CONTENT_TYPE_LATEST,
)
@app.get("/metrics/summary")
async def metrics_summary():
"""간단한 요약 정보 반환"""
return {
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
"models": list(HOLYSHEEP_PRICING_USD.keys()),
"pricing": HOLYSHEEP_PRICING_USD,
"endpoints": {
"chat_completions": f"{HOLYSHEEP_BASE_URL}/chat/completions",
"completions": f"{HOLYSHEEP_BASE_URL}/completions",
"embeddings": f"{HOLYSHEEP_BASE_URL}/embeddings",
},
}
HolySheep AI API 호출 래퍼 (메트릭 자동 수집)
async def tracked_api_call(
model: str,
prompt: str,
system_prompt: str = "You are a helpful assistant.",
**kwargs,
):
"""메트릭이 자동으로 수집되는 HolySheep AI API 호출 래퍼"""
import time
ACTIVE_REQUESTS.labels(model=model).inc()
start_time = time.perf_counter()
status = "success"
error_message = None
try:
response = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": prompt}
],
**kwargs,
)
latency = time.perf_counter() - start_time
usage = response.usage
# 메트릭 기록
metrics_exporter.record_request(
model=model,
status=status,
latency_seconds=latency,
prompt_tokens=usage.prompt_tokens,
completion_tokens=usage.completion_tokens,
)
return response
except Exception as e:
status = "error"
error_message = str(e)
latency = time.perf_counter() - start_time
# 실패 메트릭 기록
metrics_exporter.record_request(
model=model,
status=status,
latency_seconds=latency,
prompt_tokens=0,
completion_tokens=0,
)
raise
finally:
ACTIVE_REQUESTS.labels(model=model).dec()
Prometheus 스크래핑 설정 예시 (prometheus.yml)
PROMETHEUS_CONFIG = """
prometheus.yml 설정 예시
global:
scrape_interval: 15s
evaluation_interval: 15s
scrape_configs:
- job_name: 'holysheep-ai-monitor'
static_configs:
- targets: ['localhost:8000']
metrics_path: /metrics
scrape_interval: 10s
alerting:
alertmanagers:
- static_configs:
- targets: ['alertmanager:9093']
rule_files:
- "alert_rules.yml"
"""
ALERT_RULES = """
alert_rules.yml
groups:
- name: holysheep-alerts
rules:
- alert: HighLatency
expr: histogram_quantile(0.95, rate(holysheep_api_request_latency_seconds_bucket[5m])) > 5
for: 2m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "HolySheep AI API 지연 시간 높음"
description: "{{ $labels.model }}의 P95 지연 시간이 5초를 초과합니다."
- alert: HighErrorRate
expr: rate(holysheep_api_requests_total{status="error"}[5m]) / rate(holysheep_api_requests_total[5m]) > 0.05
for: 1m
labels:
severity: critical
annotations:
summary: "HolySheep AI API 오류율 높음"
description: "{{ $labels.model }}의 오류율이 5%를 초과합니다."
- alert: HighCost
expr: increase(holysheep_api_cost_usd_total[1h]) > 10
for: 5m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "HolySheep AI API 비용 경고"
description: "지난 1시간 동안 $10 이상 사용되었습니다."
"""
if __name__ == "__main__":
# 포트 8000에서 메트릭 서버 시작
print("HolySheep AI Prometheus Metrics Exporter 시작...")
print(f"Metrics endpoint: http://localhost:8000/metrics")
print(f"Summary endpoint: http://localhost:8000/metrics/summary")
print(f"\nHolySheep AI Pricing:")
for model, pricing in HOLYSHEEP_PRICING_USD.items():
print(f" {model}: ${pricing['input_per_mtok']}/${pricing['output_per_mtok']}/MTok")
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
위 코드는 HolySheep AI를 통해 호출되는 모든 API 요청의 메트릭을 Prometheus 형식으로 익스포즈합니다. 이를 Grafana와 연동하면 실시간 대시보드에서 각 모델별 성능을 시각화할 수 있습니다.
벤치마크 데이터: HolySheep AI 모델 성능 비교
실제 프로덕션 환경에서 수집한 HolySheep AI 게