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。

投稿： Instana 大規模言語モデル（LLM）モニタリング：セットアップガイドと実践的な使用例

LLMアプリケーションの主な課題

1. 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
2. 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

1. 多様なLLMプロバイダーとの互換性
2. 開発・テストサイクルの効率化
3. リアルタイムの可視化と監視
4. 詳細なメトリクス分析
5. コスト最適化
6. 機械学習ベースの異常検知
7. 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。

次回投稿： Instana 大規模言語モデル（LLM）モニタリング：セットアップガイドと実践的な使用例