Prometheus

Alerting beskrivs för ofta som en övervakningsfunktion. Den ramverket är bekvämt, men det döljer det verkliga problemet.

Jag återkommer gång på gång till llama.cpp för lokal inferens – det ger dig kontroll som Ollama och andra abstraherar bort, och det fungerar bara enkelt. Det är lätt att köra GGUF-modeller interaktivt med llama-cli eller exponera ett OpenAI-kompatibelt HTTP-API med llama-server.

LLM-inferens ser ut som “en API till” – fram till dess att latens toppar, köer backar upp och dina GPU:er sitter på 95 % minnesanvändning utan någon uppenbar förklaring.

LLM-system kan misslyckas på sätt som traditionell API-övervakning inte kan upptäcka – köer fylls tyst, GPU-minne fylls långt innan CPU verkar sysselsatt, och latens exploderar i batchningslageret snarare än i applikationslageret. Den här guiden täcker en fullständig övervakningsstrategi för LLM-inferens och LLM-applikationer: vad du bör mäta, hur du instrumenterar det med Prometheus, OpenTelemetry och Grafana, och hur du distribuerar telemetri-pipelinen i stora skala.

Observabilitet är grunden för pålitliga produktionsystem.

Utan metrik, dashboard och varningar drar Kubernetes-kluster, AI-arbetslaster misslyckas tyst och latensregressioner går oobserverade tills användare klagar.

Prometheus har blivit standarden för övervakning av molnbaserade applikationer och infrastruktur, och erbjuder insamling av mätvärden, frågefunktioner och integration med visualiseringsverktyg.

Grafana är den ledande öppna källkodsplattformen för övervakning och observabilitet, som omvandlar mätvärden, loggar och spårningar till åtgärdbara insikter genom imponerande visualiseringar.