Observabilidad es la capacidad de comprender el estado interno de un sistema analizando sus salidas externas, principalmente a través de datos de telemetría como , eventos, registros y trazas, colectivamente conocido como “MELT data.”
La observabilidad va más allá de las soluciones de monitoreo tradicionales para proporcionar información crítica sobre los sistemas de software y computación en la nube entornos, ayudando a los equipos de TI a garantizar la disponibilidad, optimizar el rendimiento y detectar anomalías.
La mayoría de los sistemas de TI se comportan de manera determinista, lo que hace que análisis de causa raíz bastante sencillo. Cuando una aplicación falla, las herramientas de observabilidad pueden usar datos MELT para correlacionar señales y detectar fallas, determinando si se trata de una fuga de memoria base de datos falla de conexión o tiempo de espera de API.
Pero modelos de idiomas grandes (LLM) y otro inteligencia artificial generativa (IA) las aplicaciones complican la observabilidad. A diferencia del software tradicional, los LLM producen salidas probabilísticas, lo que significa que las entradas idénticas pueden producir respuestas diferentes. Esta falta de interpretabilidad—o la dificultad de rastrear cómo las entradas dan forma a las salidas— pueden causar problemas para las herramientas de observabilidad convencionales. Como resultado, la resolución de problemas, la depuración y el monitoreo del rendimiento son significativamente más complejos en los sistemas de IA generativa.
«La observabilidad puede detectar si una respuesta de IA contiene información de identificación personal (PII), por ejemplo, pero no puede evitar que suceda,” explica Drew Flowers de IBM, Líder de Ventas de las Américas para Instana. “El proceso de toma de decisiones del modelo sigue siendo una caja negra.»
Esto «caja negra» el fenómeno destaca un desafío crítico para la observabilidad de LLM. Si bien las herramientas de observabilidad pueden detectar problemas que han ocurrido, no pueden prevenir esos problemas porque luchan con la IA explicabilidad—la capacidad de proporcionar una razón comprensible para el ser humano por la cual un modelo tomó una decisión específica o generó una salida en particular.
Hasta que se resuelva el problema de explicabilidad, las soluciones de observabilidad de IA deben priorizar las cosas que pueden medir y analizar de manera efectiva. Esto incluye una combinación de datos MELT tradicionales y métricas de observabilidad específicas de IA.
Métricas críticas para la observabilidad de la IA gen
Si bien las métricas tradicionales no proporcionan una visibilidad completa del comportamiento del modelo, siguen siendo componentes esenciales de la observabilidad de la IA. CPU, la memoria y el rendimiento de la red afectan directamente la funcionalidad del sistema de IA y la experiencia del usuario. Pueden ayudar a las organizaciones a evaluar la eficiencia con la que se ejecutan las cargas de trabajo de IA y si las restricciones de infraestructura están afectando el rendimiento del modelo y los tiempos de respuesta.
Sin embargo, la observabilidad integral de la IA requiere métricas adicionales que monitoreen las cualidades específicas del comportamiento y los resultados del modelo de IA, que incluyen:
- Uso de tokens
- Modelo drift
- Calidad de respuesta
- Monitoreo responsable de IA
Uso de tokens
Un token es una unidad individual de language—, generalmente una palabra o una parte de una palabra—, que un modelo de IA puede entender. El número de tokens que un modelo procesa para comprender una entrada o producir una salida afecta directamente el costo y el rendimiento de una aplicación basada en LLM. Un mayor consumo de tokens puede aumentar los gastos operativos y la latencia de respuesta.
Las métricas clave para rastrear el uso del token incluyen:
- Tasas y costos de consumo de tokens, que puede ayudar a cuantificar los gastos operativos.
- Eficiencia de tokens, una medida de la eficacia con la que se utiliza cada token en una interacción. Las interacciones eficientes producen salidas de alta calidad al tiempo que minimizan el número de tokens consumidos.
- Patrones de uso de tokens en diferentes tipos de mensajes, que puede ayudar a identificar usos intensivos en recursos de los modelos.
Estas métricas pueden ayudar a las organizaciones a identificar oportunidades de optimización para reducir el consumo de tokens, como refinar las solicitudes para transmitir más información en menos tokens. Al optimizar la utilización de tokens, las organizaciones pueden mantener una alta calidad de respuesta al tiempo que reducen potencialmente los costos de inferencia aprendizaje automático cargas de trabajo.
Modelo drift
A diferencia del software tradicional, los modelos de IA pueden cambiar gradualmente su comportamiento como mundo real datos evoluciona. Este fenómeno, conocido como modelo drift, puede afectar significativamente la confiabilidad y el rendimiento del sistema de IA.
Las métricas clave para rastrear la deriva del modelo incluyen:
- Cambios en los patrones de respuesta a lo largo del tiempo identificar inconsistencias emergentes.
- Variaciones en la calidad o relevancia de la salida eso podría indicar un rendimiento del modelo en declive.
- Cambia en latencia o utilización de recursos eso podría indicar ineficiencias computacionales.
Los mecanismos de detección de deriva pueden proporcionar alertas tempranas cuando la precisión de un modelo disminuye para casos de uso específicos, lo que permite a los equipos intervenir antes de que el modelo interrumpa las operaciones comerciales.
Calidad de respuesta
El monitoreo de la calidad de salida de IA es esencial para mantener la confianza, la confiabilidad y el cumplimiento. Las métricas clave para rastrear la calidad de la respuesta incluyen:
- Alucinación frecuencia en diferentes tipos de indicaciones para identificar posibles desencadenantes de salidas inexactas.
- Precisión objetiva de las respuestas generadas, aunque esto a menudo requiere validación externa y supervisión humana.
- Consistencia de salidas para entradas similares para verificar la estabilidad del modelo a lo largo del tiempo.
- Relevancia de las respuestas a las indicaciones del usuario para evaluar cómo se alinea el modelo con la intención del usuario.
- Seguimiento de latencia es crítico para las aplicaciones de IA orientadas al usuario, donde la velocidad y la precisión a menudo requieren compensaciones. El monitoreo de los tiempos de respuesta en diferentes tipos de indicaciones puede ayudar a las organizaciones a identificar los cuellos de botella en el rendimiento y las ineficiencias computacionales.
Si bien el seguimiento de estas métricas puede ayudar a marcar respuestas anómalas, las herramientas de observabilidad no pueden explicar completamente por qué ocurren las alucinaciones, ni pueden determinar automáticamente la corrección del contenido generado por la IA. Estos son desafíos centrales para la confianza y la gobernanza de la IA que aún no han sido abordados por nadie.
Monitoreo responsable de IA
Garantizar la implementación ética de la IA y el cumplimiento normativo requiere un monitoreo integral del contenido generado por la IA.
Métricas clave para el seguimiento IA responsable incluir:
- Ocurrencias de sesgo en las respuestas para ayudar a garantizar la equidad en las interacciones de los usuarios.
- Instancias de PII en el contenido generado para ayudar a proteger la información confidencial.
- Cumplimiento de las directrices éticas de IA para alinearse con los estándares y regulaciones de la industria.
- Adecuación del contenido para mantener la reputación de la marca y la confianza del usuario.
En tiempo real visualización los paneles con detección automatizada de anomalías pueden alertar a los equipos cuando las salidas de IA se desvían de las normas esperadas. Este enfoque proactivo ayuda a las organizaciones a abordar los problemas rápidamente, monitorear el rendimiento de la IA a lo largo del tiempo y garantizar la implementación responsable de la IA a escala. Mixture of Experts | 11 abril, episodio 50
OpenTelemetry y observabilidad de IA
OpenTelemetry (OTel) se ha convertido en el marco estándar de la industria para recopilar y transmitir datos de telemetría, y también puede ayudar con la observabilidad generativa de la IA. Esto código abierto el proyecto proporciona un enfoque neutral para el proveedor de la observabilidad que es particularmente valioso en ecosistemas complejos de IA.
Para los proveedores de IA, OpenTelemetry ofrece una forma de estandarizar la forma en que comparten los datos de rendimiento sin exponer los detalles del modelo propietario o el código fuente. Para las empresas, garantiza que los datos de observabilidad fluyan de manera consistente a través de tuberías de IA complejas que pueden incluir múltiples modelos, varias dependencias y recuperación de generación aumentada (RAG) sistemas.
Los beneficios clave de OpenTelemetry para la observabilidad de la IA gen incluyen:
- Independencia del proveedor: Las organizaciones evitan el bloqueo a plataformas de observabilidad específicas, manteniendo la flexibilidad a medida que evolucionan las tecnologías de IA.
- Visibilidad de extremo a extremo: Los datos de telemetría fluyen consistentemente desde todos los componentes de la infraestructura de aplicaciones de IA.
- A prueba de futuro: A medida que las tecnologías de IA evolucionan, el estándar OpenTelemetry se adapta, asegurando que las estrategias de observabilidad sigan siendo relevantes.
- Integración de ecosistemas: Los estándares abiertos permiten la observabilidad en soluciones de IA de múltiples proveedores y modelos de implementación híbrida.
- Estandarización de metadatos: Captura esencial metadatos—incluyendo marcas de tiempo de entrenamiento, conjunto de datos orígenes y entradas de modelo—para proporcionar un contexto crítico para comprender el comportamiento del sistema de IA.
La velocidad lo es todo
Las aplicaciones de IA requieren una inversión significativa, desde los costos de licencias de modelos hasta los gastos de infraestructura y los recursos de desarrolladores. Las organizaciones que retrasan la observabilidad generativa de la IA corren el riesgo de desperdiciar recursos si no pueden descubrir problemas de rendimiento, problemas éticos o implementaciones ineficientes.
«Para la observabilidad de la IA, el tiempo para valorar (TTV) lo es todo, dice” Flowers. “Si no puedo comenzar a obtener información rápidamente, estoy quemando dinero mientras espero optimizar mi sistema.”
Algunos desafíos comunes que ralentizan la adopción de la observabilidad de la IA incluyen:
- Complejos paneles personalizados que requieren una amplia configuración y configuración.
- Volumen de datos abrumador que crea cuellos de botella de procesamiento.
- Falta de automatización en la configuración de alertas y generación de informes.
- Dificultades de integración entre plataformas de IA y herramientas de observabilidad.
- Brechas de habilidades en la interpretación de datos de telemetría específicos de IA.
Para superar estos desafíos, las organizaciones deben considerar soluciones de observabilidad que respalden:
- Despliegue rápido
- Información automatizada
- Flujos de trabajo integrados de IA
Despliegue rápido
Las organizaciones deben priorizar las soluciones de observabilidad que pueden implementar rápidamente para obtener información inmediata. Las plataformas preconfiguradas pueden reducir significativamente el tiempo de configuración y acelerar TTV, lo que permite a los equipos comenzar a monitorear los sistemas de IA en días en lugar de semanas.
Las capacidades clave de la solución de observabilidad para un rápido despliegue de observabilidad de IA incluyen:
- Plantillas de tablero específicas de IA que funcionan de inmediato con una personalización mínima.
- Instrumentación automatizada que puede comenzar inmediatamente a recopilar datos de marcos y plataformas de IA comunes.
- Conectores preconstruidos para proveedores populares de LLM e infraestructura de IA que eliminan la necesidad de un trabajo de integración personalizado.
- Guías de implementación de inicio rápido para ayudar a los equipos a ponerse en marcha con enfoques probados para casos comunes de uso de IA.
Información automatizada
El análisis manual de grandes cantidades de datos generados por IA puede llevar mucho tiempo y experiencia, lo que a menudo conduce a retrasos, errores o problemas perdidos. Las soluciones de observabilidad pueden automatizar este proceso, lo que permite a los equipos centrarse en problemas más apremiantes que examinar los datos de telemetría sin procesar.
Clave automatizaciones en AI, las soluciones de observabilidad incluyen:
- Utilizar la detección de anomalías para identificar irregularidades en el comportamiento y el rendimiento de la IA sin requerir una configuración de umbral manual.
- Generar recomendaciones procesables para la optimización del sistema en lugar de solo identificar problemas.
- Traducir problemas técnicos en explicaciones relevantes para el negocio.
- Priorizar las alertas basadas en el impacto para evitar la fatiga de alerta y reducir el tiempo de inactividad.
Flujos de trabajo integrados de IA
La observabilidad no debería ser una ocurrencia tardía. Incrustarlo a lo largo del ciclo de vida del desarrollo de IA permitirá a los equipos de toda la organización tener una visibilidad compartida del rendimiento del sistema de IA, lo que permitirá una resolución de problemas más rápida y más informada toma de decisiones.
Para la observabilidad de la IA, TTV no se trata solo de qué tan rápido se pueden implementar las herramientas de observabilidad. También se trata de la rapidez con que estas herramientas ofrecen información procesable que optimizan las inversiones en IA y evitan el tiempo de inactividad.
Formas clave de integrar la observabilidad de la IA en el desarrollo de la IA flujos de trabajo incluir:
- Construyendo observabilidad en tuberías CI/CD para aplicaciones de IA.
- Prueba de instrumentación de observabilidad durante la preproducción.
- Captura de métricas de la etapa de desarrollo para informar el monitoreo de la producción .
Del monitoreo a la predicción
A medida que madura la observabilidad de la IA, las organizaciones están pasando del monitoreo reactivo a predictivo enfoques que anticipan problemas antes de que afecten a los usuarios o los resultados comerciales. Para respaldar esto, las soluciones de observabilidad más avanzadas ahora incorporan sus propias herramientas especializadas de IA para analizar patrones a través de datos de telemetría e identificar problemas antes de que se vuelvan críticos.
«La IA más valiosa en observabilidad es la IA predictiva y causal, no la IA generativa», explica Flowers.
Las herramientas de observabilidad con capacidades de IA predictivas y causales pueden:
- Predecir cuándo la deriva del modelo alcanzará niveles problemáticos.
- Previsión de requisitos de recursos basados en patrones de uso de IA.
- Identifique patrones rápidos que puedan producir alucinaciones.
- Detecte tendencias de sesgo sutiles antes de que se vuelvan significativas.
Este cambio de observabilidad reactiva a predictiva representa la próxima frontera para las operaciones de IA, lo que permite una gestión más proactiva de las aplicaciones e infraestructura de IA al tiempo que garantiza resultados consistentes y de alta calidad.
Encontrar la solución de observabilidad de IA de generación correcta
A partir de los desafíos y soluciones discutidos, aquí hay cinco principios esenciales a tener en cuenta al buscar la solución de observabilidad adecuada para aplicaciones de IA generativas:Reconocer las limitaciones inherentes
Si bien la observabilidad de la IA proporciona información crítica sobre los patrones de rendimiento y las anomalías, no puede explicar completamente los procesos internos de toma de decisiones de los grandes modelos de lenguaje. Concéntrese en métricas medibles que indiquen la salud y el rendimiento del sistema.Mira más allá de las métricas tradicionales
La observabilidad generativa integral de la IA requiere monitorear los patrones de uso de tokens, los indicadores de deriva del modelo y las relaciones de respuesta rápida junto con las métricas de rendimiento de la infraestructura tradicional, como la utilización de la CPU y el consumo de memoria. Concéntrese en el tiempo para valorar
Seleccione plataformas de observabilidad que ofrezcan capacidades de implementación rápida con paneles preconfigurados y alertas automatizadas para obtener rendimientos más rápidos de las inversiones en IA y evitar problemas operativos costosos.Integrar la observabilidad en el desarrollo de software
Integre la instrumentación de observabilidad al principio del ciclo de vida del desarrollo de software para identificar problemas antes de la implementación, establecer líneas de base de rendimiento y crear bucles de retroalimentación que mejoren la calidad del sistema de IA.Abrazar OpenTelemetry
La estandarización de los marcos de observabilidad abiertos ayuda a las estrategias de observabilidad a prueba de futuro, al tiempo que proporciona una visibilidad integral de extremo a extremo en los sistemas complejos de IA y evita el bloqueo del proveedor.
Además, recuerde que adoptar OpenTelemetry no significa que deba elegir una solución de observabilidad de código abierto. Muchas plataformas comerciales, que su organización ya puede usar, son totalmente compatibles con Otel al tiempo que ofrecen capacidades adicionales de nivel empresarial.
Las soluciones de observabilidad comercial pueden proporcionar una observabilidad totalmente administrada con información basada en IA y soporte continuo, minimizando la configuración y el mantenimiento manuales y mejorando TTV.
“Si estoy sentado allí construyendo paneles, creando alertas, construyendo contexto y datos, literalmente estoy enfocado en construir herramientas. No voy a optimizar el sistema. No estoy apoyando las iniciativas de los clientes,” Flowers dice. “Lo que estoy haciendo fundamentalmente no me ayuda a ganar dinero.”
Con soluciones de observabilidad comercial, gran parte de esa configuración puede automatizarse o preconfigurarse. En cambio, los equipos pueden centrarse en optimizar el rendimiento y la confiabilidad de sus modelos de IA generativa, maximizando tanto sus inversiones en observabilidad como los impactos en el mundo real de las aplicaciones de IA.
IBM News. Traducido al español
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