Monitorar LLM com Prometheus e Grafana
A inferência de LLM parece ser “apenas outra API” — até que a latência dispare, as filas se acumulem e suas GPUs fiquem com 95% de memória sem uma explicação óbvia.
Estratégia de observabilidade ponta a ponta para inferência de LLM e aplicações de LLM
Os sistemas LLM falham de maneiras que a monitorização de APIs tradicional não consegue revelar — as filas enchem silenciosamente, a memória da GPU satura muito antes que a CPU pareça ocupada e a latência explode na camada de agrupamento (batching) em vez da camada de aplicação. Este guia cobre uma estratégia de ponta a ponta de observabilidade para inferência LLM e aplicações LLM: o que medir, como instrumentar com Prometheus, OpenTelemetry e Grafana, e como implementar o pipeline de telemetia em escala.
Métricas, painéis, logs e alertas para sistemas em produção — Prometheus, Grafana, Kubernetes e cargas de trabalho de IA.
Observabilidade é a base de sistemas de produção confiáveis.
Sem métricas, painéis e alertas, clusters Kubernetes se desviam, cargas de trabalho de IA falham silenciosamente e regressões de latência passam despercebidas até que os usuários reclamem.
Domine a configuração do Grafana para monitoramento e visualização
Grafana é a plataforma open-source líder para monitoramento e observabilidade, transformando métricas, logs e rastros em insights acionáveis através de visualizações impressionantes.
