¿Qué es la observabilidad de LLM?

Una buena solución de observabilidad consiste en recopilar métricas, rastreos y registros relevantes de aplicaciones LLM, interfaces de programación de aplicaciones (API) y flujos de trabajo, lo que permite a los desarrolladores monitorizar, depurar y optimizar aplicaciones de manera eficiente, proactiva y a escala. 

Modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y plataformas de IA generativa como IBM watsonx.ai, y un surtido cada vez mayor de variantes de código abierto se está afianzando en todos los sectores. Debido a este aumento, se ha vuelto más importante que nunca mantener la fiabilidad, seguridad y eficacia de los modelos y aplicaciones tras su adopción. Este espacio es donde la observabilidad de LLM se vuelve esencial.

• Monitoriza la calidad y los outputs de los LLM:
  La evaluación continua de los outputs producidos por los LLMs puede clasificarse en varias dimensiones de calidad que son útiles y aplicables para los usuarios. Estas dimensiones incluyen la corrección, relevancia, coherencia y consistencia fáctica con métricas de evaluación definidas. Comprobar periódicamente estas dimensiones de rendimiento ayuda a evitar retrasos o problemas que pueden provocar que los usuarios pierdan la fe en el programa y tengan dificultades para utilizar las LLM de forma eficiente.
  
  
• Análisis rápido de la causa raíz y solución de problemas:
  Cuando se produce un error importante o un comportamiento inesperado en una aplicación de LLM, una herramienta de observabilidad puede proporcionar conocimiento útil para identificar rápidamente la causa raíz (o causas) del problema en cuestión. Este nivel de telemetría detallada generalmente permitirá a las partes interesadas aislar los problemas con niveles más altos de confianza en muchas áreas. Por ejemplo, datos de entrenamiento dañados, ajustes mal diseñados, llamadas API externas fallidas o interrupciones en el backend de proveedores externos muertos.
  
  
• Optimice las aplicaciones, la participación de los usuarios y la eficiencia
  del sistema: la observabilidad de LLM permite mejorar el rendimiento de las aplicaciones y la participación de los usuarios mediante la monitorización continua de toda la pila de LLM. Se rastrean métricas clave como la latencia, los tokens utilizados, el tiempo de respuesta y el rendimiento para identificar cuellos de botella y factores limitantes que permitan una mayor optimización del rendimiento y reducción de costes, especialmente en flujos de trabajo RAG. El seguimiento en tiempo real de las interacciones y el feedback de los usuarios ayudan a proporcionar conocimiento sobre cuándo se generan outputs de baja calidad, a resolver los problemas a medida que surgen y a descubrir las causas raíz. Esta adaptación constante al comportamiento del usuario permite al LLM producir respuestas personalizadas, optimizar flujos de trabajo y escalar para satisfacer la demanda sin pérdidas en el rendimiento.^{2, 3}

Las métricas de observabilidad de LLM se pueden clasificar en tres dimensiones principales.

La observabilidad integral de los grandes modelos de lenguaje (LLM) solo puede ocurrir si rastreamos las métricas de observabilidad que rastrean el rendimiento del sistema, el consumo de recursos y el comportamiento del modelo.⁴

Métricas de rendimiento del sistema:

• Latencia: La duración desde la entrada hasta la salida que representa el tiempo de respuesta del modelo.
  
  
• Rendimiento: Recuento de peticiones que el modelo procesa en una duración determinada; una medida de la carga del modelo.
  
  
• Tasa de errores: la tasa de errores o respuestas no válidas; un reflejo de la fiabilidad del modelo.

Métricas de utilización de recursos:

• Uso de CPU/GPU: Medición de los recursos consumidos durante la inferencia, con relevancia para el coste y la eficiencia.
  
  
• Uso de la memoria: RAM o almacenamiento consumido durante el procesamiento. Aunque es importante para el rendimiento y la escalabilidad, este uso es secundario para la tarea general.
  
  
• Uso de token: Realice un seguimiento de los tokens procesados. Este paso es especialmente importante cuando los tokens se asocian con el coste en los modelos.
  
  
• Coeficiente de rendimiento y latencia: El rendimiento describe la carga de trabajo de un sistema frente a su capacidad de respuesta; encontrar un buen equilibrio entre ambos es esencial para la eficiencia.

Métricas de comportamiento del modelo:

• Corrección: Controla la frecuencia con la que el modelo produce una respuesta correcta.
  
  
• Corrección factual: Evalúa si el modelo ofrece resultados "correctos" de hechos.
  
  
• Compromiso del usuario: Cuantifica la duración de la interacción, el feedback y la satisfacción para estimar la experiencia.
  
  
• Calidad de respuesta: Mide la coherencia, claridad y pertinencia de los resultados.⁵

La monitorización manual de los LLM es difícil debido al gran volumen de datos, la compleja arquitectura del sistema y la necesidad de seguimiento en tiempo real. La abundancia de registros y métricas dificulta la rápida identificación de problemas. Además, la observación manual consume muchos recursos, es propensa a errores y no puede escalar eficazmente a medida que los sistemas se expanden, lo que se traduce en una detección de problemas más lenta y una resolución de problemas ineficiente.

 Estas limitaciones demuestran la dificultad de mantener manualmente la observabilidad en los LLM, lo que pone de relieve la necesidad de soluciones autónomas y más sofisticadas para los entornos empresariales.⁶

La resolución autónoma de problemas se refiere a los sistemas que pueden identificar, diagnosticar y resolver problemas de forma independiente sin necesidad de intervención humana mediante el uso de métodos avanzados de monitorización que utilizan sistemas basados en agentes. Los agentes monitorean el rendimiento, identifican anomalías y realizan diagnósticos en tiempo real, lo que permite que los sistemas funcionen sin supervisión y sin intervención humana.⁷

La resolución de problemas autónoma basada en agentes ayuda a:

• Detección en tiempo real: identifique problemas al instante sin entrada manual.
  
  
• Análisis de la causa raíz: identifique el origen de los problemas mediante el uso de conocimientos impulsados por IA. 
  
  
• Resolución automatizada: aplique soluciones predefinidas listas para su uso inmediato para resolver los problemas.
  
  
• Monitorización continua: adapte y aprenda de los datos para mejorar la resolución de problemas a lo largo del tiempo.
  
  
• Escalabilidad: gestione eficazmente entornos complejos a gran escala reduciendo significativamente el trabajo manual.
  
  
• Mantenimiento predictivo: anticipe los posibles problemas antes de que surjan, lo que puede ser tremendamente valioso durante los ciclos de máximo rendimiento. 
  
  
• Integración con observabilidad: opere con otras herramientas de observabilidad para una resolución de problemas más rápida.

Diseñado para escalar, IBM Instana aporta visibilidad en tiempo real y resolución de problemas autónoma para la compleja observabilidad empresarial actual.

Con un proceso de tres pasos —detección, diagnóstico impulsado por IA y corrección— Instana ofrece una solución de problemas autónoma de extremo a extremo para ayudar a garantizar que los problemas se detectan y solucionan antes de que afecten su rendimiento.⁸

Para obtener más información sobre esta capacidad, regístrese en la lista de espera de la IA agéntica de Instana.  

La escalabilidad de la IA generativa implica la resolución autónoma de problemas con instrumentación inteligente, monitorización en tiempo real de LLMs y orquestación eficaz. La optimización del conjunto de datos, el output del modelo y la respuesta de LLM, además de un sólido mantenimiento del rendimiento del modelo a través de canalizaciones optimizadas y pruebas de LLM en tiempo real, es crucial para una experiencia de usuario fluida en diversos casos de uso, como los chatbots. El uso de flujos de trabajo de machine learning y LLM de código abierto está creciendo y aprovechando las técnicas de embedding, monitorizando las llamadas LLM mediante el uso de una variedad de herramientas. Herramientas como OpenTelemetry y otras que incorporan sofisticadas herramientas de observabilidad de LLM en plataformas y paneles de control de observabilidad integrados serán esenciales para construir sistemas de IA escalables y estables que proporcionen un rendimiento óptimo del modelo.^{9, 10}