Monitoring

Inferencja modeli LLM wygląda jak „po prostu kolejny API” – aż do momentu, gdy pojawiają się spiki opóźnienia, kolejki zaczynają się gromadzić, a GPU siedzą na 95% pamięci bez wyraźnego powodu.

Systemy LLM zawodzą w sposób, który klasyczne monitorowanie API nie potrafi wykryć — kolejki wypełniają się cicho, pamięć GPU osiąga maksymalny poziom dłużej niż CPU wygląda na zajęte, a opóźnienia rosną na warstwie partii, a nie na warstwie aplikacji. Niniejszy przewodnik pokrывает kompleksową strategię obserwowalności dla wnioskowania LLM i aplikacji LLM: co mierzyć, jak je zainstalować za pomocą Prometheus, OpenTelemetry i Grafana, oraz jak wdrożyć pipeline telemetryczny w dużej skali.

Obserwowalność jest fundamentem niezawodnych systemów produkcyjnych.

Bez metryk, paneli i powiadomień, klaster Kubernetes ulega rozproszeniu, obciążenia AI zawodzą cicho, a regresje opóźnienia pozostają niezauważone, aż do momentu, gdy użytkownicy zaczynają narzekać.

Prometheus stworzył się w praktyce standardem monitorowania aplikacji i infrastruktury w środowisku chmurowym, oferując zbieranie metryk, ich zapytanie oraz integrację z narzędziami wizualizacji.

Grafana to prowadzony platforma open-source do monitorowania i obserwacji, która przekształca metryki, logi i śledzenia w działania wizualizacji, które dają wgląd w działania.

Odkryj, jak zaimplementować i zoptymalizować architektury sieci usług przy użyciu Istio i Linkerd. Niniejszy przewodnik obejmuje strategie wdrażania, porównania wydajności, konfiguracje bezpieczeństwa oraz najlepsze praktyki dla środowisk produkcyjnych.