LLM

LLM 시스템의 관찰 가능성: 프로덕션 환경의 지표, 추적, 로그 및 테스트

LLM 시스템의 관찰 가능성: 프로덕션 환경의 지표, 추적, 로그 및 테스트

LLM 추론 및 LLM 애플리케이션을 위한 종단간 가시성 전략

LLM 시스템은 전통적인 API 모니터링으로는 파악할 수 없는 방식으로 실패합니다. 큐가 조용히 가득 차고, GPU 메모리는 CPU가 바쁘게 보이기 훨씬 전에 포화 상태에 도달하며, 지연 시간은 애플리케이션 계층이 아닌 배치 처리 계층에서 급격히 증가합니다.

프로덕션 환경의 가시성: 모니터링, 메트릭스, Prometheus 및 Grafana 가이드 (2026)

프로덕션 환경의 가시성: 모니터링, 메트릭스, Prometheus 및 Grafana 가이드 (2026)

프로덕션 시스템의 메트릭스, 대시보드, 로그 및 알림 — Prometheus, Grafana, Kubernetes 및 AI 워크로드

가시성(Observability)은 안정적인 프로덕션 시스템의 기초입니다.

메트릭스, 대시보드, 알림이 없으면 쿠버네티스 클러스터는 상태가 불안정해지고, AI 워크로드는 조용히 실패하며, 사용자가 불평하기 전까지는 지연 시간 regresion이 unnoticed 상태로 남게 됩니다.

LLM 자체 호스팅과 AI 주권

LLM 자체 호스팅과 AI 주권

자체 호스팅 LLM으로 데이터와 모델을 제어하세요

자체 호스팅 LLM은 데이터, 모델 및 추론을 당신의 통제 하에 유지하며, 팀, 기업, 국가를 위한 **AI 주권**으로 가는 실용적인 경로를 제시합니다.