¿Qué es la observabilidad de LLM?

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

Modelos de lenguaje grande (LLM) y plataformas de IA generativa como IBM watsonx.ai y una variedad cada vez mayor de variantes de código abierto se está afianzando en todas las industrias. Debido a este aumento, ahora es más importante que nunca mantener la confiabilidad, seguridad y eficiencia de los modelos y aplicaciones después de su adopción. Este espacio es donde la observabilidad de LLM se vuelve esencial.

• Monitorear la calidad y los resultados de los LLM:
  la evaluación continua de los resultados producidos por los LLM se puede clasificar en varias dimensiones de calidad que son útiles y aplicables para los usuarios. Estas dimensiones incluyen corrección, relevancia, coherencia y consistencia fáctica con métricas de evaluación definidas. La verificación periódica de estas dimensiones de rendimiento ayuda a evitar retrasos o problemas que podrían hacer que los usuarios pierdan la fe en el programa y les resulte difícil usar los LLM de manera eficiente.
  
  
• Análisis rápido de la causa raíz y solución de problemas:
  cuando se produce una falla significativa o un comportamiento inesperado para una aplicación LLM, una herramienta de observabilidad puede proporcionar insights útiles para identificar rápidamente la causa raíz (o causas) del problema en cuestión. Este nivel de telemetría detallada generalmente permitirá a los stakeholders aislar los problemas con mayores niveles de confianza en muchas áreas. Por ejemplo, datos de entrenamiento dañados, ajustes mal diseñados, llamadas a API externas fallidas o interrupciones en el backend de un proveedor externo muerto.
  
  
• Optimización de 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 a través del monitoreo continuo de toda la pila de LLM. Se realiza un seguimiento de las 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 la reducción de costos, especialmente en los flujos de trabajo RAG. El seguimiento en tiempo real de las interacciones y el feedback de los usuarios ayudan a proporcionar insights sobre cuándo se generan resultados de baja calidad, resolver problemas a medida que surgen y descubrir las causas principales. 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 (LLMs) solo puede ocurrir si rastreamos 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: el tiempo transcurrido entre la entrada y la salida, que representa el tiempo de respuesta del modelo.
  
  
• Rendimiento: número de solicitudes que el modelo procesa en un periodo de tiempo específico; una medida de la carga del modelo.
  
  
• Tasa de error: la tasa de fallas o respuestas no válidas; un reflejo de la confiabilidad del modelo.

Métricas de utilización de recursos:

• Uso de CPU/GPU: medición de los recursos consumidos durante la inferencia, con relevancia para el costo y la eficiencia.
  
  
• Uso de memoria: RAM o almacenamiento consumido durante el procesamiento. Aunque es importante para el rendimiento y la escalabilidad, este uso es secundario con respecto a la tarea general.
  
  
• Uso de los tokens: tokens de seguimiento procesados. Este paso es especialmente importante cuando los tokens están asociados con el costo en los modelos.
  
  
• Relación de latencia de rendimiento: el rendimiento describe la carga de trabajo de un sistema frente a su capacidad de respuesta; encontrar un buen equilibrio entre estos dos es esencial para la eficiencia.

Métricas de comportamiento del modelo:

• Corrección: supervisa la frecuencia con la que el modelo produce una respuesta correcta.
  
  
• Corrección fáctica: evalúa si el modelo entrega resultados factuales “correctos”.
  
  
• Participación del usuario: cuantifica la duración de la interacción, la retroalimentación y la satisfacción para estimar la experiencia.
  
  
• Calidad de respuesta: mide la coherencia, claridad y pertinencia de los resultados.⁵

El monitoreo 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 gran cantidad de registros y métricas dificulta la identificación rápida de los problemas. Además, la observación manual requiere muchos recursos, es propensa a errores y no puede escalar de manera efectiva a medida que los sistemas se expanden, lo que resulta 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 más sofisticadas y autónomas para entornos empresariales.⁶

La resolución autónoma de problemas se refiere a sistemas que pueden identificar, diagnosticar y resolver problemas de forma independiente sin necesidad de intervención humana, utilizando métodos de supervisión avanzados que emplean 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 con:

• Detección en tiempo real: identifique problemas al instante sin entrada manual.
  
  
• Análisis de causa raíz: identifique el origen de los problemas mediante el uso de insights impulsados por IA. 
  
  
• Resolución automatizada: aplique soluciones predefinidas que estén listas para su uso inmediato para resolver problemas.
  
  
• Monitoreo continuo: adáptese y aprenda de los datos para mejorar la resolución de problemas con el tiempo.
  
  
• Escalabilidad: maneje entornos complejos y de gran escala de manera eficiente al reducir significativamente el trabajo manual.
  
  
• Mantenimiento predictivo: anticipe posibles problemas antes de que surjan, lo que puede resultar muy valioso durante los ciclos de máximo rendimiento. 
  
  
• Integración con observabilidad: funciona con otras herramientas de observabilidad para una resolución de problemas más rápida.

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

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

Para aprender más sobre esta capacidad, regístrese en la lista de espera de Instana Agentic IA.  

La escalabilidad de la IA generativa implica la resolución autónoma de problemas con instrumentación inteligente, monitorización en tiempo real de LLM y orquestación eficaz. La optimización del conjunto de datos, la salida del modelo y la respuesta del LLM, además del mantenimiento sólido del rendimiento del modelo a través de pipelines optimizados 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 incorporación, monitoreando 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 integrados de observabilidad serán esenciales para construir sistemas de IA escalables y estables que proporcionen un rendimiento óptimo de los modelos.^{9, 10}