Наблюдаемость ИИ и LLM

Наблюдаемость ИИ — это практика мониторинга, анализа и визуализации внутренних состояний, входных и выходных данных моделей ИИ, встроенных в современные приложения. Она помогает обеспечить корректность, надежность и эффективность, а также поддерживает соответствие требованиям законодательства. Наблюдая за системами ИИ, специалисты по обработке данных, инженеры и операторы могут выявлять закономерности для оптимизации и повышения производительности всей системы.

Архитектуры ИИ часто сложны, динамичны и вероятностны, функционируя в непредсказуемой среде. Наблюдаемость и прозрачность имеют решающее значение для выявления закономерности, понимания ограничений и определения потенциальных проблем — этот аспект подчеркивается в новых нормативных актах.

Комплексная мониторинговая возможность Ключ-АСТРОМ на основе ИИ и LLM

Ключ-АСТРОМ объединяет метрики, логи, трассировки, аналитику проблем и информацию о первопричинах в дашбордах и блокнотах, обеспечивая единое оперативное представление ваших облачных приложений на базе ИИ от начала до конца.

Используйте Ключ-АСТРОМ совместно с Traceloop OpenLLMetry, чтобы получить подробную информацию о вашей системе генеративного ИИ.

Этот подход охватывает весь стек ИИ, от базовых моделей и векторных баз данных до фреймворков оркестровки RAG, обеспечивая прозрачность на каждом уровне современных приложений ИИ.

Ключевые показатели для мониторинга ИИ

• Стабильность : частота успешных и неудачных откликов модели.
• Задержка : Время, необходимое моделям или сервисам для возврата результатов.
• Нагрузка : Объем обработанных запросов; выявление аномальных скачков или падений нагрузки.
• Дрейф модели : Изменения точности модели, вызванные изменением входных данных.
• Дрейф данных : Мониторинг стационарности входных данных для прогнозирования дрейфа модели.
• Стоимость : Использование токенов, комиссия за обслуживание или общее потребление ресурсов.

Наблюдение за моделями ИИ по своей сути зависит от предметной области: владельцы моделей должны предоставлять доступ к важным логам, метрикам и данным для обеспечения эффективного мониторинга.

Возможности платформы Ключ-АСТРОМ

• Мониторинг : Непрерывный сбор и анализ метрик модели, событий и журналов.
• Ведение логов : Захватывает важные события и ошибки для отладки и анализа после сбоя.
• Анализ метрик и производительности : Дашборды и блокноты для отслеживания тенденций производительности.
• Визуализация : Специализированные дашборды для быстрого выявления закономерностей и проблем.
• Обнаружение аномалий : Автоматические оповещения об отклонениях от нормальных закономерностей.
• Объяснение и интерпретация  : Методы, позволяющие прояснить процесс принятия решений моделью.

Ключевые примеры использования ИИ для мониторинга

• Отслеживайте состояние и производительность сервиса : контролируйте метрики в реальном времени (количество запросов, продолжительность и частота ошибок). Соответствуйте целям обслуживания (SLO).
• Мониторинг качества обслуживания и стоимости : Внедрение бюджетов ошибок для контроля производительности и затрат. Проверка использования модели и времени отклика. Предотвращение снижения качества путем мониторинга моделей и моделей использования в режиме реального времени.
• Сквозная трассировка и отладка : отслеживайте потоки запросов от первоначального запроса до конечного ответа для быстрого анализа первопричин и устранения неполадок. Получите детальную информацию о задержках запросов LLM и метриках на уровне модели. Выявляйте проблемы в запросах, токенах или системной интеграции.
• Снижайте риски, связанные с соблюдением нормативных требований и аудитом : отслеживайте каждый ввод и вывод данных для создания трассировок аудита. Запрашивайте все данные в режиме реального времени и сохраняйте их для дальнейшего использования. Поддерживайте полную цепочку данных от запроса до ответа.

Внедрение мониторинга с помощью ИИ позволяет организациям повысить надежность, доверие и общую производительность, что приводит к более эффективному и ответственному внедрению ИИ.

Наблюдение за поставщиками моделей и платформами

Ключ-АСТРОМ интегрируется с такими поставщиками, как OpenAI, NVIDIA NIM, Ollama, для мониторинга производительности (потребление токенов, задержка, доступность и ошибки) в масштабе предприятия.

Анализ семантических кэшей и векторных баз данных

Векторные базы данных и семантические кэши играют центральную роль в архитектурах RAG. Ключ-АСТРОМ использует такие решения, как Milvus , Weaviate и Qdrant, для мониторинга производительности и выявления аномалий использования.

Наблюдение за фреймворками оркестровки

Такие фреймворки, как LangChain, управляют сбором данных и оперативной разработкой для приложений RAG. Ключ-АСТРОМ позволяет отслеживать производительность, версии и точки ухудшения в этих конвейерах.

Наблюдение за инфраструктурой и ресурсами.

Отслеживайте использование инфраструктуры (метрики GPU/TPU, температура, память и т. д.) для облачных сервисов, или для специализированного оборудования, например, графических процессоров NVIDIA. Это помогает оптимизировать ресурсы и поддерживает инициативы в области устойчивого развития.

Обзор всех наших интеграций можно найти в разделе Расширения в Ключ-АСТРОМ.

Наблюдаемость с помощью ИИ обеспечивается компанией Ключ-АСТРОМ

Компания Ключ-АСТРОМ, специализирующаяся на разработке программного обеспечения для анализа данных, внедрила собственное решение для мониторинга, анализа и визуализации внутренних состояний, входных и выходных данных своих моделей ИИ.