实现LLM应用的可观测，难在哪里？

随着生成式 AI 概念的火爆，以 ChatGPT、通义大模型为代表，市场上涌现了一系列商用或者开源的大模型，同时基于大语言模型（LLM ）以及 AI 生态技术栈构建的应用以及业务场景也越来越多。

众所周知，LLM 包含数十亿甚至万亿级别的参数，其架构复杂，训练和推理涉及大量计算资源。

这些特性使得它们在实际应用中可能表现出意料之外的行为，同时也带来了性能、安全性和效率等方面的挑战。

LLM 参数量不断增长

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https://www.alidraft.com/2023/12/19/deploy-your-llm-model-on-cloud-efficent/

那么，如何监控并保障大模型应用上线的性能以及用户体验？如何支持复杂拓扑场景下 LLM 应用领域的链路可视化分析以及问题根因定位？需要从成本以及效果等方面获得线上实际表现，辅助选择、分析、评估以及优化迭代大语言模型等。

因此，针对 LLM 应用技术栈，构建行之有效的可观测能力解决方案就成为关键。

由于模型本身的复杂性、数据处理的规模以及应用的动态环境，实现 LLM 应用的可观测性面临着诸多难点，比如 ：

1、数据量与复杂度：

• LLM 在训练和推理过程中会产生大量的数据，这包括但不限于模型参数、中间输出、性能指标、系统日志等。处理如此规模的数据需要高效的数据管理和存储方案。

• 数据的复杂度还体现在多模态输入（文本、图像、音频等）和多阶段处理流程上，这增加了监控和分析的难度。

2、性能与实时性：

• 实现可观测性往往需要额外的计算资源和网络带宽，这对性能敏感的 LLM 应用是一个挑战。

• 实时监测和响应的能力要求可观测性系统能够即时捕获并分析关键指标，以便及时发现和解决问题。

3、安全与隐私：

• LLM 应用通常涉及敏感数据的处理，如何在保护用户隐私的同时收集必要的可观测性数据是一个难点。

• 安全性要求确保可观测性数据不被未授权访问或滥用，同时也要防止数据泄露。

4、集成与兼容性：

• 技术栈的多样性意味着可观测性解决方案需要与不同平台、框架和工具兼容。

• 集成多个系统的可观测性数据，尤其是当涉及到云环境和本地部署的混合架构时，会变得更加复杂。

5、语义理解和模型解释：

• 对于 LLM 而言，理解模型内部的工作原理和决策过程是一个难点，这需要深度的语义分析和模型解释技术。

• 监控和报告不仅要涵盖技术指标，还要能反映模型的准确性和偏见。

6、动态调整与自适应：

• LLM 应用的可观测性解决方案应该能够根据系统负载和资源可用性动态调整。

• 自适应机制对于应对不可预测的工作负载和性能瓶颈至关重要。

7、成本与效率：

• 实施全面的可观测性可能会带来较高的成本，特别是在数据存储和计算资源方面。

• 需要权衡可观测性的深度和广度与总体成本，寻找最优的平衡点。

解决这些难点通常需要采用先进的数据处理技术、高性能的计算架构、安全的通信协议、智能的分析算法以及灵活的资源配置策略。此外，持续的监控和迭代改进也是保持可观测性系统有效性的关键。

当然，这些问题和挑战，对阿里云技术专家蔡健来说，已经有了相应的解决方案 。

蔡健从事可观测产品 ARMS 与 EagleEye 的研发、设计与布道，具备丰富的可观测领域技术架构以及实践经验，成功推进 ARMS 应用性能监控和应用安全 (RASP) 融合解决方案落地，关注 APM 以及 OpenTelemetry 开源社区生态等最新动态。

目前关注大语言模型领域可观测需求场景，探索支持 LLM 应用层到底层基础设施的全栈可观测能力解决方案以及最佳实践。

8 月 15 日至 16 日，GOTC 2024 大会将于上海张江科学会堂举行。在 “LLMOps 最佳实践” 论坛，蔡健将以《LLM 应用可观测解决方案探索与实践》为题发表演讲，深入探讨 LLM 应用可观测的关键关注点、高质量数据采集与上报方法，并详细介绍阿里云的 LLM 应用可观测解决方案，分享客户实践案例，展望未来 LLM 应用可观测的发展趋势与面临的挑战。

GOTC 2024 与上海浦东软件园联合举办，并结合 “GOTC（全球开源技术峰会）” 与 “GOGC（全球开源极客嘉年华）”，旨在打造一场全新的开源盛会。

全球开源技术峰会（Global Open-source Technology Conference，简称 GOTC）始于 2021 年，是面向全球开发者的开源技术盛会；2024 全球开源极客嘉年华（GOGC 2024）由浦东软件园携手 S 创共建，与开源中国、Linux 基金会等品牌联合呈现。