Vllm

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.
Ollama против vLLM против LM Studio: Лучший способ запускать LLMs локально в 2026 году?

Ollama против vLLM против LM Studio: Лучший способ запускать LLMs локально в 2026 году?

Сравните лучшие локальные инструменты хостинга LLM в 2026 году. Зрелость API, поддержка оборудования, вызов инструментов и реальные сценарии использования.

Запуск локальных языковых моделей (LLM) теперь практичен для разработчиков, стартапов и даже корпоративных команд. Но выбор правильного инструмента — Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI или других — зависит от ваших целей: