はじめに
大規模言語モデル（LLM）の普及に伴い、AI駆動型アプリケーションの開発から運用まで、様々な課題が浮上しています。Instanaが提供する大規模言語モデル（LLM）モニタリング機能は、これらの課題に対応する統合的なソリューションです。
さくっと、セットアップガイドと実践的な使用例から知りたい方は、下記投稿をご覧ください。
LLMアプリケーションの主な課題
- 開発段階:
- モデル選択と評価
- プロンプトエンジニアリングの最適化
- 統合テストと品質保証
- 運用段階:
- パフォーマンスの最適化
- コスト管理
- 異常の早期発見
- ユーザー体験の向上
Instana LLMモニタリングのアーキテクチャ
サポートしているLLMプロバイダーと関連技術
Instana LLMモニタリングは、幅広いLLMプロバイダーやベクトルデータベース、フレームワークをサポートしています。
メトリクス収集対応
- IBM watsonx.ai
- OpenAI
トレース対応
主なサポート技術:
- LLMプロバイダー: OpenAI/Azure OpenAI, Anthropic, Cohere, Ollama, Mistral AI, HuggingFace, AWS Bedrock, Replicate, Vertex AI (GCP), Google Generative AI (Gemini), IBM watsonx.ai, Together AI, Aleph Alpha
- ベクトルDB: Chroma, Pinecone, Qdrant, Weaviate, Milvus, Marqo
- フレームワーク: LangChain, LlamaIndex, Haystack, LiteLLM
この広範なサポートにより、多様なLLMアプリケーション環境でInstana LLMモニタリングを活用できます。
Instana LLMモニタリングの主なメリット
- 多様なLLMプロバイダーとの互換性
- 開発・テストサイクルの効率化
- リアルタイムの可視化と監視
- 詳細なメトリクス分析
- コスト最適化
- 機械学習ベースの異常検知
- エンドツーエンドの追跡
主要機能
- OpenLLMetryベースのトレース収集
- OpenTelemetryベースのメトリクス収集
- カスタマイズ可能なダッシュボード
- アラートと通知システム
- 詳細なトレース分析
- AIモデルのバージョン管理と比較
- 開発環境との統合
ビジネスへの効果
まとめ
Instana 大規模言語モデル（LLM）モニタリングは、LLMアプリケーションの開発から運用まで、幅広い課題に対処する統合的なツールです。開発効率の向上、リアルタイムの可視化、詳細な分析、コスト最適化、異常検知などの機能により、LLMアプリケーションのライフサイクル全体を効果的に改善できます。
次回は、具体的な設定方法や使用例を詳しく解説し、開発段階からの活用方法についても触れていきます。