A Baseten, focada em oferecer desempenho e confiabilidade para cargas de trabalho críticas de AI, implementou melhorias significativas em seu sistema de monitoramento. As novas funcionalidades visam facilitar a compreensão do desempenho dos modelos, detectar problemas precocemente e otimizar a alocação de recursos.

A primeira inovação é o *activity logging*, que permite monitorar as alterações em modelos e ambientes de trabalho com registros timestamped. Isso ajuda a identificar mudanças na performance relacionadas a ajustes de configuração, proporcionando clareza sobre a atividade em toda a organização.

A segunda funcionalidade, *LLM metrics*, fornece métricas em nível de requisição para analisar o desempenho de modelos de linguagem. As novas métricas incluem tamanhos de requisição e resposta, além do tempo até o primeiro byte, ajudando a diagnosticar picos de latência.

1. Logging de atividades com registros timestamped.

2. Métricas LLM para compreensão detalhada do desempenho.

3. Personalização do painel de métricas para visualização intuitiva.

4. Possibilidade de detectar problemas antes que afetem os usuários finais.

5. Facilidade de acesso e organização das métricas relevantes.

Por fim, a personalização do painel de métricas melhora a experiência do usuário, permitindo uma visualização unificada e simplificada, além de fácil acesso aos logs diretamente do gráfico. Isso agiliza o processo de depuração e ajuda a identificar correlações importantes.

Com essas inovações, a Baseten reforça seu compromisso em oferecer ferramentas de observabilidade robustas para desenvolvedores. Para mais informações sobre métricas de desempenho e atualizações do setor, recomenda-se inscrever-se na newsletter, onde conteúdos relevantes são compartilhados diariamente.

FONTES:

1. Baseten Blog

2. Baseten