Grafana

Мониторинг инференса LLM в продакшене (2026): Prometheus и Grafana для vLLM, TGI, llama.cpp

Мониторинг инференса LLM в продакшене (2026): Prometheus и Grafana для vLLM, TGI, llama.cpp

Мониторинг LLM с помощью Prometheus и Grafana

Learn how to monitor LLM inference servers (vLLM, Hugging Face TGI, llama.cpp) using Prometheus and Grafana. This article covers what to measure, how to expose and scrape /metrics, example PromQL queries for p95 latency and tokens/sec, ready-to-use Docker Compose and Kubernetes manifests, Grafana dashboard provisioning, alerting, and real-world troubleshooting.
Наблюдаемость систем LLM: метрики, трассировка, логи и тестирование в продакшене

Наблюдаемость систем LLM: метрики, трассировка, логи и тестирование в продакшене

Стратегия полной наблюдаемости для инференса LLM и приложений LLM

Build an end-to-end observability strategy for LLM inference and LLM applications: what to measure, how to instrument, which tools to use, how to control cardinality and sampling, and how to deploy and scale the telemetry pipeline securely.
Наблюдаемость в производстве: руководство по мониторингу, метрикам, Prometheus и Grafana (2026)

Наблюдаемость в производстве: руководство по мониторингу, метрикам, Prometheus и Grafana (2026)

Метрики, дашборды и оповещения для производственных систем — Prometheus, Grafana, Kubernetes и рабочие нагрузки ИИ.

Наблюдаемость — это основа надежных производственных систем.

Без метрик, дашбордов и оповещений кластеры Kubernetes дрейфуют, рабочие нагрузки ИИ и LLM молча отказывают, а регрессии задержек остаются незамеченными до тех пор, пока пользователи не пожаловаться.