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刚上线的大模型应用,为什么总是出现报错?

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链载Ai 显示全部楼层 发表于 昨天 21:18 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题



这是企业在 AI 应用时面临的非常普遍的一个问题。主要问题在于企业的运维是滞后于开发的。虽然企业看到了生成式 AI 的价值,并快速在内部部署了大模型,上线了应用,但是企业团队并没有适应这种新技术,同时也缺少相应的工具去发现问题和解决问题,因此企业在实际使用过程中可能会遇到 API 报错,响应特别慢的情况,导致新应用的实际使用体验还不如没有 AI 能力的老应用,从而对企业的业务造成了很大的影响。

IBM Instana 可以解决这些问题。Instana 从最早的云原生时代就一直是非常好用的一款工具,现在也支持对生成式 AI 的监控,它可以监控大模型的运行环境、模型的框架,以及向量数据库这些AI的组件。对于应用的其他部分,比如说业务代码,前端页面,以及中间件,Instana 也可以同时监控。Instana 对于这些组件的监控是分为横向和纵向两个部分。横向指的就是对调用链路的监控,比如说一次转账的请求,它到底经过了多少个内部的业务系统?它有没有调用大模型?它有没有遇到报错或延迟高的情况,Instana 都可以自动的去捕捉、可视化,并且去发出一些告警。


Instana 对调用链路的横向监控


那么纵向的监控,则是对应用物理依赖关系的监控。比如一个应用,它跑在哪些服务器上,它部署在哪些数据中心里,Instana 都可以非常的直观展现出来。那么这种横向和纵向的监控,使得企业应用的可观测性前所未有的提高。


Instana 对应用物理依赖关系的纵向监控


我们曾经服务过一个客户,Instana 帮助他们把定位问题的平均耗时从四十分钟减少到了四分钟,使效率提升了十倍以上,那么问题得到了快速解决,收到的投诉自然就减少了。



这恰恰是 Instana 最大的优势之一,也就是上手快。Instana 使用的是单一代理的模式,也就是说,企业不再需要像以前一样,每个应用都需要部署一个代理程序,而是一个代理程序就可以自动的注入到服务器上所有的应用中,这个过程也不需要重启应用。另外一方面,Instana 也提供了开箱即用的内置告警,因此企业也不再需要花时间去进行配置。那么这些便利性的提升,使得我们在使用的时候最快在几小时内就可以从零开始看到结果。所以无论是对应急问题的处理,还是防范于未然,企业都是可以非常快速的看到 Instana 带来的业务价值。

Instana 集成了开箱即用的内置规则



Instana 的使用场景与适用的行业非常广泛。企业无论是有非常棘手的运维问题需要处理,还是想建设 AI 时代的新的运维体系,都可以考虑使用 Instana。我们也非常期待和各位企业一起合作,为 AI 应用的落地进行保驾护航。




秋节是中国传统节日之一,也是一年中最重要、最盛大的节日之一。在这一天,以明亮的月亮和家人团聚为特点,承载着人们无尽的思念和美好的祝福




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