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AI 可觀測性：監控 LLM、代理程式和基礎架構
AI 堆疊不遵循舊有規則。系統變慢、成本飆升或產出偏離正軌時，基礎架構擁有者與 AI 團隊會共同分擔負擔。但如果沒有明確的訊號，就只能靠猜測。而且光是用猜的，所費不貲。
瞭解如何更能掌握基礎架構與模型行為，幫助團隊更快行動、更聰明地解決問題，並降低支出：
- LLM 和 AI 代理程式如何影響基礎架構效能
- 在 AI 工作負載中需要關注的新遙測訊號
- 當效能差距導致成本、品質或安全性問題時
- 共享可見度如何提升團隊之間的疑難排解能力
- 為什麼傳統監控忽略了 AI 環境中的關鍵因素？
探索可觀測性如何應用於現今的 AI 系統。您將瞭解為何在單一檢視畫面中同時監控 AI 基礎架構及其運行的代理程式和模型，有助於團隊及早發現問題並維持掌控。
