Surveiller les LLM avec Prometheus et Grafana
L’inférence LLM ressemble à « une API comme les autres » — jusqu’à ce que les pics de latence apparaissent, les files d’attente s’allongent et que vos GPU atteignent 95 % de mémoire sans explication évidente.
Stratégie d’observabilité de bout en bout pour l’inférence des LLM et les applications LLM
Les systèmes LLM échouent de manière que la surveillance d’API traditionnelle ne peut pas révéler : les files d’attente se remplissent silencieusement, la mémoire GPU sature bien avant que le CPU ne semble occupé, et la latence explose au niveau de la mise en lot plutôt qu’au niveau de l’application.
Métriques, tableaux de bord, journaux et alertes pour les systèmes de production — Prometheus, Grafana, Kubernetes et charges de travail d’IA.
L’observabilité est le fondement des systèmes de production fiables.
Sans métriques, tableaux de bord et alertes, les clusters Kubernetes dérivent, les charges de travail IA échouent silencieusement et les régressions de latence passent inaperçues jusqu’à ce que les utilisateurs se plaignent.
