大規模な言語モデルの動作を引き起こしている原因を完全に可視化することで、そのモデルを高速かつコスト効率が高く、信頼性の高い状態に保ちます。
LLM オブザーバビリティ プラットフォーム
LogicMonitor Envision を使用すると、LLM のパフォーマンス、トークンの使用状況、障害ポイントをリアルタイムで可視化できるため、問題をより迅速に解決し、パフォーマンスを最適化し、より信頼性の高い AI エクスペリエンスを提供できます。
数字で
異常を早期に発見し、顧客が問題に気付く前に迅速に対応することで、レイテンシーの急増、応答の中断、ボットの停止を回避します。
カスタマー サービス チャットボットや社内ツールを活用する場合でも、LLM を健全かつ高パフォーマンスに保つことで、より迅速でスマートな応答を実現できます。
利用が増えても予算内で運用を続けられます。トークンの支出とAPIの非効率性を可視化することで、品質や規模を犠牲にすることなく無駄を削減できます。
AIのフットプリントが拡大しても、それを管理するための新しいツールやチームは必要ありません。LM Envisionはお客様と共に成長し、新しいエンドポイントやサービスがオンラインになると自動的に監視します。
意図しないデータ漏洩、データの不正使用、シャドーAIを回避します。アクセスパターンとワークロードの挙動を可視化することで、責任ある利用を徹底し、コンプライアンスを維持できます。
使用状況の傾向、支出レポート、モデルのパフォーマンスを、チーム全体で情報に基づいた意思決定を促進する明確なリアルタイム ダッシュボードに変換します。
LLMの可観測性をよりスマートに
Edwin AIは、問題を早期に発見し、ノイズを排除し、インシデントを迅速に解決するのに役立ちます。内蔵のジェネレーティブAIにより、アラートを自動相関させ、根本原因を明らかにし、顧客が気付く前に問題を解決するためのステップバイステップのガイダンスを提供します。
AIを監視、管理、最適化するために必要なものすべて
全体像を把握できていなかったのですが、LogicMonitorを導入してからは、1つのツールと1つの場所でインフラ全体を一目で把握できるようになりました。時間の節約は計り知れません。計算さえできませんが、数百時間はかかるでしょう。
LM Envision の 3,000 を超える既存の統合 (サーバー、ネットワーク、ストレージ、APM、CMDB) を活用して、インフラストラクチャとアプリケーションのテレメトリを AI データとともにフィードします。 コネクターを見る
GPU、LLM、データベース コンテキストを含む強化されたインシデントの詳細を ServiceNow、Jira、Zendesk にプッシュし、ステータス更新の双方向同期を維持します。
OpenAI、AWS Bedrock、Azure OpenAI、GCP Vertex AI、Pinecone、ChromaDB、NVIDIA DCGM、OpenLIT のプラグインをオンにすると、各コネクタが必要なメトリクスを自動的に取り込みます。
LogicMonitor が AI システムを一元的に監視する方法をご覧ください。チームは予期せぬ事態に遭遇することなく、より迅速に行動できるようになります。
答えを得る
ネットワーク監視に関するよくある質問への回答をご覧ください。
LLMの可観測性により、API呼び出し、トークンの使用状況、レイテンシ、ベクターデータベースクエリ、そしてサポートインフラストラクチャ全体にわたって、大規模言語モデルが本番環境でどのように動作するかを可視化できます。これにより、チームは問題を早期に検出し、解決までの時間を短縮し、使用量とコストを正確に管理できるようになります。
従来のAIオブザーバビリティは、モデル、パイプライン、インフラストラクチャに重点を置いています。LLMオブザーバビリティは、プロンプトからレスポンスまでの挙動、トークンの消費、ドリフトといったより詳細な情報を提供します。MLモデルのトレーニングだけでなく、本番環境で生成AIアプリを運用するチーム向けに構築されています。
はい。LM EnvisionはOpenAI、Azure OpenAI、AWS Bedrock、Vertex AIと統合し、トークン使用量、リクエストレイテンシ、エラー率、APIコストなどの指標を監視します。Claudeは今後の開発ロードマップに含まれています。
Edwin AIは、LLMスタック全体にインテリジェントな相関関係を適用し、トークンの異常、APIパフォーマンス、インフラストラクチャのシグナルを関連付けます。これにより、考えられる根本原因を明らかにし、次のステップを提示することで、手作業によるトリアージを削減します。
監視できるもの:
はい。LLM API の使用状況をチーム、アプリ、環境ごとにセグメント化することで、請求額の急増に備え、使用パターンを最適化できます。
LLM の可観測性は、インフラストラクチャ、クラウド、アプリ、ネットワークに使用するのと同じ LM Envision プラットフォームに組み込まれているため、新しいツールを起動したりコンテキストを切り替えたりする必要はありません。
