LLM Observability: Praćenje AI aplikacija u proizvodnji
Opservabilnost za LLM aplikacije nadilazi tradicionalni APM. Timovi trebaju pratiti kašnjenje (vrijeme do prvog tokena, ukupno vrijeme generiranja), potrošnju i trošak tokena, kvalitetu izlaza (putem evaluacija ili ljudskih povratnih informacija) i stope pogrešaka. Bez ovih mjernih podataka otklanjanje pogrešaka i optimizacija postaju nagađanja.
Alati i prakse u nastajanju uključuju okvire za praćenje koji hvataju pune tijekove zahtjeva, cjevovode za procjenu koji izvode periodične provjere kvalitete i nadzorne ploče koje povezuju troškove s poslovnim rezultatima. Projekti otvorenog koda kao što su LangSmith, Phoenix i OpenTelemetry integracije dobivaju na snazi.
cloudstrata integrira mogućnost promatranja LLM-a u postojeće platformsko inženjerstvo i DevOps prakse. Pomažemo klijentima u instrumentiranju njihovih AI aplikacija, postavljanju upozorenja i postavljanju polaznih linija za kontinuirano poboljšanje.
Istražite više
KONTAKT
Javite se
Recite nam nešto o svom slučaju upotrebe — mi ćemo odgovoriti prilagođenim sljedećim korakom.
Cilj nam je odgovoriti u roku od jednog radnog dana.
Pratite Cloudstratu na LinkedInu i Instagramu kako biste bili u tijeku s našim radom i otvaranjima.
Otvara se u novoj kartici