Il sistema di allerta è un sistema di risposta, non un sistema di rumore
L’alerting viene descritto come una funzione di monitoraggio molto più spesso di quanto dovrebbe. Questa inquadratura è comoda, ma nasconde il vero problema.
Eseguire modelli GGUF tramite CLI e server
llama.cpp è un motore di inferenza in C/C++ per modelli GGUF: llama-cli per la chat interattiva, llama-completion per prompt scriptizzati e llama-server per un’API HTTP compatibile con OpenAI.
Monitora gli LLM con Prometheus e Grafana
L’inferenza LLM sembra “un altro API” — fino a quando i picchi di latenza, le code si ingorgano e le tue GPU rimangono al 95% di memoria senza una spiegazione ovvia.
Strategia di osservabilità end-to-end per l'inferenza dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e le applicazioni basate su LLM
I sistemi LLM falliscono in modi che il monitoraggio tradizionale delle API non riesce a rilevare: le code si riempiono in silenzio, la memoria GPU si satura molto prima che la CPU appaia occupata e la latenza esplode a livello di batching anziché a livello dell’applicazione.
Metriche, dashboard, log e allarmi per sistemi di produzione — Prometheus, Grafana, Kubernetes e workload AI.
Osservabilità è la base dei sistemi di produzione affidabili.
Senza metriche, dashboard e allarmi, i cluster Kubernetes si degradano silenziosamente, i carichi di lavoro AI falliscono in silenzio e le regressioni di latenza passano inosservate fino a quando gli utenti non si lamentano.
Configura un monitoraggio dell'infrastruttura robusto con Prometheus
Prometheus è diventato lo standard de facto per il monitoraggio delle applicazioni e dell’infrastruttura cloud-native, offrendo la raccolta di metriche, interrogazioni e integrazione con strumenti di visualizzazione.
Impostare correttamente Grafana per il monitoraggio e la visualizzazione
Grafana è la piattaforma open-source leader per il monitoraggio e l’osservabilità, trasformando metriche, log e tracce in insight utili attraverso visualizzazioni straordinarie.
