A Baseten lançou uma nova funcionalidade de exportação de métricas que possibilita a transferências de dados de performance, como tempo de resposta e contagem de réplicas, para várias plataformas de observação de dados. Essa integração é projetada para otimizar a gestão de modelos de IA em produção, permitindo um monitoramento mais eficaz e uma análise aprofundada das métricas de desempenho.

Com essa integração, os usuários podem criar um "único ponto de verdade" ao unificar dados dentro de suas pilhas de observabilidade, o que possibilita a construção de painéis que integram todos os componentes de suas aplicações baseadas em IA. Além disso, a funcionalidade oferece métricas detalhadas e controle sobre o desempenho dos modelos, além de permitir a configuração de alertas personalizados para detectar tráfego inesperado, latências e códigos de status críticos.

Os dados exportáveis abrangem uma ampla gama de métricas, como contagem de solicitações de inferência, tempo de resposta, contagem de réplicas e uso de hardware. A integração é baseada no padrão OpenTelemetry, promovendo compatibilidade ampla entre diferentes plataformas, já que suporta mais de 800 ferramentas, incluindo Datadog, Grafana, New Relic e Prometheus.

Os usuários podem começar a integrar suas métricas de inferência com suas ferramentas de observabilidade existentes por meio da configuração de um coletor OpenTelemetry. Para configurar e coletar essas métricas, a documentação detalha os passos necessários, tornando o processo acessível mesmo para aqueles que não possuem experiência prévia.

- Exportação de métricas de desempenho em tempo real. - Criação de painéis personalizados com dados unificados. - Configuração de alertas para comportamentos anômalos. - Suporte a múltiplas plataformas de observabilidade. - Integração baseada no padrão OpenTelemetry.

A nova funcionalidade traz benefícios substanciais para desenvolvedores e equipes de operações, possibilitando uma visão holística do desempenho de modelos de IA em ambientes produtivos. A flexibilidade e a riqueza de dados disponíveis para monitoramento podem ser decisivas para otimizar a performance e a confiabilidade das aplicações.

Em resumo, a integração de métricas de inferência de modelos com plataformas de observabilidade representa um avanço significativo para a gestão de aplicações de IA. Essa nova ferramenta não só promove um melhor controle sobre os modelos, mas também permite a antecipação de problemas, aumentando a eficiência operacional. Para mais conteúdos atualizados diariamente, assine nossa newsletter e fique por dentro das novidades!

FONTES:

1. Baseten Documentation

2. OpenTelemetry

3. Grafana

4. Datadog

5. New Relic