Learn how to monitor LLM inference servers (vLLM, Hugging Face TGI, llama.cpp) using Prometheus and Grafana. This article covers what to measure, how to expose and scrape /metrics, example PromQL queries for p95 latency and tokens/sec, ready-to-use Docker Compose and Kubernetes manifests, Grafana dashboard provisioning, alerting, and real-world troubleshooting.
OpenClaw — это самоуправляемый AI-ассистент, предназначенный для работы с локальными LLM-движками, такими как Ollama, или с облачными моделями, такими как Claude Sonnet.
Создавайте рабочие процессы на Go с помощью SDK Temporal
Comprehensive guide to building workflows with the Temporal Go SDK including setup, code examples, configuration details, deployment strategies, and troubleshooting tips for production-grade applications.
Стратегия полной наблюдаемости для инференса LLM и приложений LLM
Build an end-to-end observability strategy for LLM inference and LLM applications: what to measure, how to instrument, which tools to use, how to control cardinality and sampling, and how to deploy and scale the telemetry pipeline securely.
Чанкинг — это наиболее недооцененный гиперпараметр в Retrieval-Augmented Generation (RAG):
он определяет, что видит ваша LLM,
насколько дорогостоящим становится индексирование,
и сколько контекстного окна LLM тратится на каждый ответ.
Метрики, дашборды и оповещения для производственных систем — Prometheus, Grafana, Kubernetes и рабочие нагрузки ИИ.
Наблюдаемость — это основа надежных производственных систем.
Без метрик, дашбордов и оповещений кластеры Kubernetes дрейфуют, рабочие нагрузки ИИ и LLM молча отказывают, а регрессии задержек остаются незамеченными до тех пор, пока пользователи не пожаловаться.
От базового RAG до продакшена: чанкинг, векторный поиск, переранжирование и оценка в одном руководстве.
Production-focused guide to building RAG systems: chunking, vector stores, hybrid retrieval, reranking, evaluation, and when to choose RAG over fine-tuning.
A performance engineering hub for running LLMs efficiently: runtime behavior, bottlenecks, benchmarks, and the real constraints that shape throughput and latency.
Strategic guide to hosting large language models locally, on consumer hardware, in containers, or in the cloud. Compare tools, performance trade-offs, and cost considerations.
Управляйте данными и моделями с помощью саморазмещаемых ЛЛМ
Самостоятельное размещение LLM позволяет контролировать данные, модели и выводы — это практический путь к суверенитету ИИ для команд, предприятий и стран.
Запуск больших языковых моделей локально обеспечивает вам конфиденциальность, возможность работы оффлайн и отсутствие затрат на API.
Этот бенчмарк раскрывает, чего именно можно ожидать от 9 популярных
LLMs на Ollama на RTX 4080.
Экосистема Rust бурно развивается, особенно в области инструментов для программирования на основе ИИ и терминальных приложений. Этот обзор анализирует самые популярные репозитории Rust на GitHub в этом месяце.
Экосистема Go продолжает процветать с инновационными проектами, охватывающими инструменты ИИ, самоуправляемые приложения и инфраструктуру разработчиков. Этот обзор анализирует самые популярные репозитории Go на GitHub в этом месяце.
