Prometheus

Ik kom steeds terug bij llama.cpp voor lokale inferentie — het geeft je controle die Ollama en anderen abstracten, en het werkt gewoon. Eenvoudig om GGUF-modellen interactief te draaien met llama-cli of een OpenAI-compatibele HTTP API te tonen met llama-server.

LLM-inferentie lijkt op “gewoon een API” — tot er plots sprongen in latentie optreden, wachtrijen zich opbouwen en je GPUs op 95% geheugen zitten zonder duidelijke verklaring.

LLM-systemen falen op manieren die traditionele API-bewaking niet kan oppassen — wachtrijen vullen zich stil, GPU-geheugen wordt lang voor CPU-busigheid volledig gebruikt, en latentie explodeert op het batchlaag-niveau in plaats van op het applicatie-laag-niveau. Deze gids behandelt een eind-afwerking observabiliteitsstrategie voor LLM-inferentie en LLM-toepassingen: wat je moet meten, hoe je het moet instrumenteren met Prometheus, OpenTelemetry en Grafana, en hoe je de telemetriepijplijn op schaal moet implementeren.

Observabiliteit is de basis van betrouwbare productiesystemen.

Zonder metrieken, dashboards en waarschuwingen drift Kubernetes-clusters, falen AI-werkbelastingen stilzwijgend en blijven latentietoename regressies ongemerkt tot gebruikers klagen.

Prometheus is geworden de standaard voor het monitoren van cloud-native toepassingen en infrastructuur, met functies voor het verzamelen van metrieken, het uitvoeren van queries en het integreren met visualisatietools.

Grafana is de leidende open-source platform voor monitoring en observability, die meten, logs en traces omzet in bruikbare inzichten via indrukwekkende visualisaties.