はじめに
株式会社NTTデータ デジタルサクセスソリューション事業部 で AWS や Databricks を推進している nttd-saitouyun です。
MLflow LLM Evaluate で モデルサービングされた LLM を評価する記事を書きました。
この記事では簡単に LLM を評価できることを紹介しました。
今回は、評価用のプロンプトをカスタマイズしたり、Databricks 上にない外部の LLM の評価を行うことができる 「カスタム関数」 を使って同様の評価を実施してみます。（外部の LLM の評価は今後記事を書きたいと思います。）
MLflow LLM Evaluate
LLM の評価は正解を定義することが難しいなど従来と違った難しさがありますが、MLflow LLM Evaluate は、LLM の評価を効率的に行うフレームワークです。
マニュアルの説明は以下のとおりです。
LLMのパフォーマンスの評価は、比較する単一のグラウンドトゥルースが存在しないことが多いため、従来の機械学習モデルとは少し異なります。 MLflow には、LLM の評価に役立つ API mlflow.evaluate() が用意されています。
Python から モデルサービングエンドポイントで提供される LLM を操作する
カスタム関数では LLM とのやり取りを Python のプログラムを通じて行います。
本題に入る前の事前準備として、Python から モデルサービングエンドポイントで提供されているモデルとやり取りする方法を確認しておきます。
まず、クライアントを生成します。
import mlflow.deployments
client = mlflow.deployments.get_deploy_client("databricks")
次に、LLM に投げるメッセージの定義をします。メッセージはサービングエンドポイントの疎通に使われるメッセージと同じものを今回は使用します。
inputs={
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello!"
},
{
"role": "assistant",
"content": "Hello! How can I assist you today?"
},
{
"role": "user",
"content": "What is Databricks?"
}
],
"max_tokens": 128
}
LLM へクエリするにはpredict関数を使って以下のようなコードになります。シンプルで簡単です。
response_gpt4o = client.predict(
endpoint="azure-openai-gpt-4o",
inputs=inputs
)
以下のような結果となりました。正しくクエリできているようです。
他の LLM についてもエンドポイントを変えるだけです。
response_claude35s = client.predict(
endpoint="aws-oregon-claude-3-5-sonnet",
inputs=inputs
)
response_geminip = client.predict(
endpoint="google-oregon-gemini-1-5-pro",
inputs=inputs
)
カスタム関数を使って、MLflow LLM Evaluate を実行する
それでは本題です。ステップバイステップで記載します。
クラスターのランタイムは 15.3 ML を使っています。
準備
一部の評価指標では追加でライブラリのインストールが必要となります。※カスタム関数を利用することとは関係のないステップです。
%pip install textstat rouge-score
dbutils.library.restartPython()
前段で確認した通り、カスタム関数の中で LLM を操作するためのクライアントを作ります。
import mlflow.deployments
client = mlflow.deployments.get_deploy_client("databricks")
評価のための質問と回答のセットを定義します。
import pandas as pd
eval_data = pd.DataFrame(
{
"inputs": [
"What is MLflow?",
"What is Spark?",
"What is Databricks?",
"What is NTT DATA?",
"ウルトラマンが活動できる時間は？時間のみを答えてください。"
],
"ground_truth": [
"MLflow is an open-source platform for managing the end-to-end machine learning (ML) lifecycle. It was developed by Databricks, a company that specializes in big data and machine learning solutions. MLflow is designed to address the challenges that data scientists and machine learning engineers face when developing, training, and deploying machine learning models.",
"Apache Spark is an open-source, distributed computing system designed for big data processing and analytics. It was developed in response to limitations of the Hadoop MapReduce computing model, offering improvements in speed and ease of use. Spark provides libraries for various tasks such as data ingestion, processing, and analysis through its components like Spark SQL for structured data, Spark Streaming for real-time data processing, and MLlib for machine learning tasks",
"Databricks is a unified, open analytics platform for building, deploying, sharing, and maintaining enterprise-grade data, analytics, and AI solutions at scale. The Databricks Data Intelligence Platform integrates with cloud storage and security in your cloud account, and manages and deploys cloud infrastructure on your behalf.",
"NTT DATA Corporation is a Japanese multinational information technology (IT) service and consulting company headquartered in Tokyo, Japan. It is a partially-owned subsidiary of Nippon Telegraph and Telephone (NTT).",
"3分間"
],
}
)
LLM（モデルサービングエンドポイント）の情報を実験条件として記録しておくための関数を定義しておきます。※カスタム関数を利用することとは関係のないステップです。
my_databricks_endpoint = "dbc-XXXXXXXX-XXXX.cloud.databricks.com"
token = "XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"
import requests
def get_serving_endpoint_info(endpoint_name):
url = f"https://{my_databricks_endpoint}/api/2.0/serving-endpoints/{endpoint_name}"
headers = {
"Authorization": f"Bearer {token}",
}
response = requests.get(url, headers=headers)
return response.json()
カスタム関数の定義
MLflow LLM Evaluate で呼びされるカスタム関数の定義をします。クライアントを使ってLLM に質問し、受け取った回答を返しています。
endpoint = "azure-openai-gpt-4o"
def openai_qa(inputs):
answers = []
system_prompt = "Please answer the following question in formal language."
for index, row in inputs.iterrows():
completion = client.predict(
endpoint = endpoint,
inputs={
"messages": [
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": row["inputs"]},
],
"max_tokens": 128
}
)
answers.append(completion.choices[0]["message"]["content"])
return answers
messagesを変更することで、プロンプトをカスタマイズすることができます。
さらに、completion = client.predict()の部分を変更することで、Databricks 以外の LLM の評価を行うことができます。
MLflow LLM Evaluate の実行
mlflow.evaluate の model に先ほど定義したカスタム関数の名前（openai_qa）を指定するだけです。
with mlflow.start_run(run_name = endpoint) as run:
# LLM（サービングエンドポイント）の情報を記録
mlflow.log_param("endpoint", endpoint)
mlflow.log_param("endpoint details", get_serving_endpoint_info(endpoint))
# LLMの評価を実行
results = mlflow.evaluate(
model = openai_qa,
data = eval_data,
targets = "ground_truth",
model_type = "question-answering",
extra_metrics = [
mlflow.metrics.exact_match(),
mlflow.metrics.rouge1(),
mlflow.metrics.rouge2(),
mlflow.metrics.rougeL(),
mlflow.metrics.rougeLsum(),
mlflow.metrics.toxicity(),
mlflow.metrics.token_count(),
mlflow.metrics.latency(),
],
)
MLflow LLM Evaluate の評価結果の確認
Databricks のエクスペリメント（実験管理） に質問と回答、実験条件、回答の評価指標値が記録されています。
おわりに
カスタム関数のおかげで評価の幅が一気に広がりますね！
今回のプログラムをもとに、Amazon Q など外部の LLM の評価にも使ってみようと思います。
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