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Amazon SageMaker AI LLM 推理的全面可观察性：从 GPU 利用率到 LLM 质量
本文演示了使用 Amazon Managed Grafana 仪表板的综合可观测性解决方案，该仪表板通过推理组件为 Amazon SageMaker AI 终端节点上提供的 LLM 提供质量和数量的整体视图。
来源:亚马逊云科技 _机器学习在 Amazon SageMaker AI Inference 上大规模部署大型语言模型 (LLM) 使可观测性成为任何生产机器学习 (ML) 策略的关键支柱。与返回确定性输出的传统软件不同，法学硕士生成可变的、自由形式的响应，很难用标准指标进行验证。随着输入分布的变化，法学硕士的输出质量可能会随着时间的推移而变化，质量监控有助于及早发现这些变化。对于生成式 AI 工作负载，可观测性还包括模型服务基础设施，其中不可预测的令牌消耗、GPU 内存压力和延迟峰值使容量规划和成本控制成为一个不断变化的目标。
LLM 推理的全面可观察性方法必须解决两个不同但互补的维度：模型服务基础设施（数量）和 LLM 质量。数量监控重点关注推理基础设施的运行状况、跟踪请求吞吐量和资源利用率。这些指标有助于检测瓶颈、调整计算资源大小并控制成本。质量监控侧重于法学硕士本身的表现，评估随时间推移的响应准确性、合规性和一致性。
大多数团队分阶段构建 LLM 可观察性。第一阶段建立对核心运营指标的可见性，例如延迟、错误和资源利用率。这些信号确认了推理端点的可靠性。下一阶段通过采样和评估来提高 LLM 质量，从而暴露模型漂移、退化或生成的响应中的意外行为等问题。
本文演示了使用 Amazon Managed Grafana 仪表板的综合可观测性解决方案，该仪表板通过推理组件为 Amazon SageMaker AI 终端节点上提供的 LLM 提供质量和数量的整体视图。