Monitora gli LLM con Prometheus e Grafana
L’inferenza LLM sembra “un altro API” — fino a quando i picchi di latenza, le code si ingorgano e le tue GPU rimangono al 95% di memoria senza una spiegazione ovvia.
Strategia di osservabilità end-to-end per l'inferenza dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e le applicazioni basate su LLM
I sistemi LLM falliscono in modi che il monitoraggio tradizionale delle API non riesce a rilevare: le code si riempiono in silenzio, la memoria GPU si satura molto prima che la CPU appaia occupata e la latenza esplode a livello di batching anziché a livello dell’applicazione.
Metriche, dashboard, log e allarmi per sistemi di produzione — Prometheus, Grafana, Kubernetes e workload AI.
Osservabilità è la base dei sistemi di produzione affidabili.
Senza metriche, dashboard e allarmi, i cluster Kubernetes si degradano silenziosamente, i carichi di lavoro AI falliscono in silenzio e le regressioni di latenza passano inosservate fino a quando gli utenti non si lamentano.
