Überwachen von LLMs mit Prometheus und Grafana
LLM-Inferenz sieht aus wie „nur eine weitere API" – bis die Latenzspitzen auftreten, Warteschlangen sich stauen und Ihre GPUs eine Speichernutzung von 95 % haben, ohne dass eine offensichtliche Erklärung dafür vorhanden ist.
End-to-end-Beobachtungsstrategie für LLM-Inferece und LLM-Anwendungen
LLM-Systeme scheitern auf Weisen, die herkömmliche API-Überwachung nicht aufdecken kann – Warteschlangen füllen sich schweigend, die GPU-Speicherbelegung erreicht den Sättigungspunkt lange bevor der CPU beschäftigt aussieht und Latenz explodiert in der Batch-Schicht anstatt in der Anwendungsschicht. Dieser Leitfaden behandelt eine End-to-End- Überwachungsstrategie für LLM-Abduktion und LLM-Anwendungen: Was gemessen werden sollte, wie man es mit Prometheus, OpenTelemetry und Grafana instrumentiert und wie man die Telemetrie-Pipeline im großen Maßstab bereitstellt.
Metriken, Dashboards, Logs und Alerting für Produktionssysteme — Prometheus, Grafana, Kubernetes und AI-Workloads.
Beobachtbarkeit ist die Grundlage zuverlässiger Produktionssysteme.
Ohne Metriken, Dashboards und Alarmierung driftet Kubernetes-Cluster, KI-Workloads schweigen beim Scheitern, und Latenzregressionen bleiben unbemerkt, bis Nutzer sich beschweren.
