Monitoreo de LLM con Prometheus y Grafana
La inferencia de LLM parece ser “solo otra API” hasta que se producen picos de latencia, las colas se saturan y tus GPUs se mantienen al 95% de uso de memoria sin una explicación obvia.
Estrategia de observabilidad de extremo a extremo para la inferencia de modelos de lenguaje grande y aplicaciones de modelos de lenguaje grande
LLM sistemas fallan de maneras que la supervisión tradicional de API no puede detectar — las colas se llenan silenciosamente, la memoria de GPU se satura mucho antes de que la CPU parezca ocupada, y la latencia explota en la capa de lotes en lugar de en la capa de aplicación. Esta guía cubre una estrategia de observabilidad completa para la inferencia de LLM y aplicaciones de LLM: qué medir, cómo instrumentar con Prometheus, OpenTelemetry y Grafana, y cómo desplegar la tubería de telemetría a gran escala.
Métricas, paneles de control, registros y alertas para sistemas de producción: Prometheus, Grafana, Kubernetes y cargas de trabajo de IA.
Observabilidad es la base de los sistemas de producción confiables.
Sin métricas, paneles de control y alertas, los clústeres de Kubernetes se desvían, las cargas de trabajo de IA fallan en silencio y las regresiones de latencia pasan desapercibidas hasta que los usuarios se quejan.
