AI గేట్వే వద్ద LLM ట్రేసింగ్: ప్రతి మోడల్ కాల్‌ను చూడండి

మోడల్ ట్రాఫిక్ ఒక గేట్వే లేయర్ ద్వారా నడుస్తున్నప్పుడు LLM ట్రేసింగ్ చాలా సులభంగా మారుతుంది. ప్రతి ప్రొడక్ట్ టీమ్‌ను ప్రతి ప్రాంప్ట్, టూల్ కాల్, రీట్రై, మరియు ప్రొవైడర్ రెస్పాన్స్ చుట్టూ కస్టమ్ లాగింగ్ జోడించమని అడగడం బదులుగా, గేట్వే AI కార్యకలాపాలను కొలిచే స్థిరమైన ప్రదేశంగా మారవచ్చు.

ఒక అప్లికేషన్ సాదాసీదా ప్రోటోటైప్‌ను దాటి వెళ్ళినప్పుడు అది ముఖ్యమవుతుంది. ప్రొడక్షన్ AI ఫీచర్ అనేక మోడల్స్‌ను కాల్ చేయవచ్చు, ఫాల్‌బ్యాక్ రూట్స్‌ను ఉపయోగించవచ్చు, టూల్స్‌ను ఆహ్వానించవచ్చు, బ్యాక్‌గ్రౌండ్ జాబ్స్‌ను నడపవచ్చు, మరియు వివిధ వినియోగ నమూనాలతో అనేక కస్టమర్లకు సేవ చేయవచ్చు. నిర్మాణాత్మక ట్రేసెస్ లేకుండా, టీమ్స్ ఒక రెస్పాన్స్ ఎందుకు నెమ్మదిగా, ఖరీదుగా, తక్కువ నాణ్యతగా, లేదా పునరుత్పత్తి చేయడం కష్టంగా ఉందో ఊహించడంలో ఉంటాయి.

ఇప్పటికే ఒక AI API లేదా గేట్వే ఆర్కిటెక్చర్‌ను అంచనా వేస్తున్న టీమ్స్ కోసం, LLM ట్రేసింగ్ ప్రారంభంలో డిజైన్ చేయవలసిన తదుపరి ఆపరేషనల్ అలవాటు.

LLM ట్రేసింగ్ ఏమి క్యాప్చర్ చేయాలి

ఉపయోగకరమైన ట్రేస్ అనేది ముడి ప్రాంప్ట్ మరియు రెస్పాన్స్ కంటే ఎక్కువ. అప్లికేషన్ పంపిన క్షణం నుండి యూజర్ సమాధానం పొందిన క్షణం వరకు AI అభ్యర్థన సమయంలో ఏమి జరిగింది అనే దాన్ని ఇది వివరించాలి.

• ఏ మోడల్ మరియు ప్రొవైడర్ అభ్యర్థనను నిర్వహించారు
• అభ్యర్థన మొత్తం ముగించడానికి ఎంత సమయం పట్టింది
• ఎంతమంది ఇన్‌పుట్ మరియు అవుట్‌పుట్ టోకెన్లు ఉపయోగించబడ్డాయి
• రూటింగ్, ఫాల్‌బ్యాక్, రీట్రైలు, లేదా రేట్ లిమిట్స్ పాల్గొన్నాయా లేదా
• ఏ అప్లికేషన్, యూజర్, వర్క్‌స్పేస్, లేదా ఫీచర్ కాల్‌ను రూపొందించింది
• ఏ టూల్ కాల్స్, ఏజెంట్ స్టెప్స్, లేదా డౌన్‌స్ట్రీమ్ సిస్టమ్స్ సెషన్‌లో భాగం అయ్యాయి
• అవుట్‌పుట్ మూల్యాంకనం, మోడరేషన్, లేదా నాణ్యత తనిఖీలను పాస్ చేసిందా లేదా

లక్ష్యం అన్ని విషయాలను శాశ్వతంగా నిల్వ చేయడం కాదు. లక్ష్యం ప్రొడక్షన్ AI ప్రవర్తనను ఇంజనీరింగ్, ప్రొడక్ట్, మరియు సపోర్ట్ టీమ్స్ చేతితో టైమ్‌లైన్‌ను తిరిగి నిర్మించకుండా నిజమైన సంఘటనలను డీబగ్ చేయగలిగేంత స్పష్టంగా చేయడం.

గేట్వే ప్రారంభించడానికి ఉత్తమ ప్రదేశం ఎందుకు

అప్లికేషన్-స్థాయి ట్రేసింగ్ ఒక యాప్ కోసం పని చేయగలదు. అనేక యాప్స్, టీమ్స్, మోడల్స్, మరియు ప్రొవైడర్స్ పాల్గొన్నప్పుడు ఇది గందరగోళంగా మారుతుంది. ప్రతి టీమ్ వేర్వేరు ఫీల్డ్స్ లాగ్ చేయవచ్చు, వేర్వేరు నామకరణ సంప్రదాయాలను ఉపయోగించవచ్చు, లేదా డెడ్‌లైన్స్ కఠినమైనప్పుడు ట్రేసింగ్‌ను పూర్తిగా వదిలివేయవచ్చు.

ఒక గేట్‌వే మోడల్ ట్రాఫిక్ కోసం టీమ్స్‌కు ఒక ముందు ద్వారం ఇస్తుంది. ఆ కేంద్ర స్థాయి అభ్యర్థన మెటాడేటా, వినియోగ డేటా, ప్రొవైడర్ ప్రతిస్పందనలు, మరియు రూటింగ్ నిర్ణయాలను సాధారణీకరించగలదు, డేటా ఒక పరిశీలన లేదా మూల్యాంకన వ్యవస్థలో ప్రవహించే ముందు.

ఇది కూడా ఎందుకు LLM ట్రేసింగ్ విస్తృత గేట్‌వే నిర్ణయాల పక్కన సహజంగా సరిపోతుంది. ఒక టీమ్ అడుగుతున్నప్పుడు అది ఎందుకు LLM గేట్‌వేను ఉపయోగించాలి.

సాధారణంగా మోడల్ యాక్సెస్, రూటింగ్, ఫెయిలోవర్, ఖర్చు నియంత్రణ, మరియు పాలన గురించి అడుగుతుంది. ట్రేసింగ్ ఆ గేట్‌వే నిర్ణయాలను టీమ్ తరువాత పరిశీలించగల సాక్ష్యంగా మారుస్తుంది.

AI గేట్‌వే వద్ద LLM ట్రేసింగ్ మూల్యాంకనానికి మద్దతు ఇస్తుంది.

ట్రేసింగ్ మరియు మూల్యాంకనం అనుసంధానించబడాలి. ఒక ట్రేస్ మీకు ఏమి జరిగిందో చెబుతుంది. ఒక మూల్యాంకన లూప్ ఫలితం సరిపోతుందా లేదా నిర్ణయించడంలో మీకు సహాయపడుతుంది.

ట్రేస్‌లు స్థిరంగా క్యాప్చర్ చేయబడినప్పుడు, టీమ్స్ నిజమైన ఉత్పత్తి ఉదాహరణలను సమీక్ష సెట్లుగా మార్చగలవు. వారు ప్రాంప్ట్ మార్పులను పోల్చగలరు, మోడల్ మార్పులను పరీక్షించగలరు, వైఫల్యాలను విశ్లేషించగలరు, మరియు ఏజెంట్ తప్పు దారిలోకి వెళ్లిన ఖచ్చితమైన దశను గుర్తించగలరు.

ఇది ఏజెంట్లు మరియు బహుళ-దశ వర్క్‌ఫ్లోల కోసం ప్రత్యేకంగా ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది. ఒక తుది సమాధానం తప్పుగా కనిపించవచ్చు, కానీ మూల కారణం గొలుసులో ముందుగా ఉండవచ్చు: రిట్రీవర్ బలహీనమైన సందర్భాన్ని తిరిగి ఇచ్చింది, ఒక టూల్ కాల్ మౌనంగా విఫలమైంది, మోడల్ బడ్జెట్‌ను మించిపోయింది, లేదా ఫాల్‌బ్యాక్ మోడల్ అభ్యర్థనను ఆశించిన విధంగా వేరుగా నిర్వహించింది.

గేట్‌వే-స్థాయి ట్రేసింగ్‌తో, ఈ ఈవెంట్స్ అప్లికేషన్ లాగ్స్, ప్రొవైడర్ డాష్‌బోర్డ్స్, మరియు ఒకసారి స్క్రీన్‌షాట్‌లలో చెల్లాచెదురుగా కాకుండా పూర్తి అభ్యర్థన మార్గంలో అనుసంధానించబడవచ్చు.

అవి సహాయపడే చోట ప్రమాణాలను ఉపయోగించండి. ఒక ప్రమాణ సిగ్నల్ ఇప్పటికే పనిచేస్తే, టీమ్స్ ప్రైవేట్ ట్రేసింగ్ ఫార్మాట్‌ను ఆవిష్కరించాల్సిన అవసరం లేదు. OpenTelemetry ట్రేస్‌లు.

అనేక సేవల ద్వారా కదిలే క్లిష్టమైన AI అభ్యర్థనలకు అనుకూలంగా ఉండే విధంగా పని చేయడాన్ని అనుసంధాన స్పాన్లుగా ప్రాతినిధ్యం వహించడానికి రూపొందించబడ్డాయి.

ఆ నిర్మాణం జట్లు అంతటా ట్రేస్‌లను ఉపయోగకరంగా చేస్తుంది. ప్లాట్‌ఫారమ్ ఇంజినీర్లు లేటెన్సీ మరియు ప్రొవైడర్ లోపాలను పరిశీలించవచ్చు. ప్రొడక్ట్ జట్లు ఏ ఫీచర్లు వినియోగాన్ని నడిపిస్తాయో అధ్యయనం చేయవచ్చు. ఫైనాన్స్ జట్లు టోకెన్ ఖర్చు నమూనాలను అర్థం చేసుకోవచ్చు. సపోర్ట్ జట్లు యూజర్-రిపోర్ట్ చేసిన వైఫల్యాలను నిజమైన టైమ్‌లైన్‌తో పరిశీలించవచ్చు.

ప్రాంప్ట్ మరియు రెస్పాన్స్ డేటాతో జాగ్రత్తగా ఉండండి

LLM ట్రేస్‌లు సెన్సిటివ్ డేటాను కలిగి ఉండవచ్చు. ప్రాంప్ట్‌లు మరియు రెస్పాన్స్‌లు కస్టమర్ రికార్డులు, అంతర్గత డాక్యుమెంట్లు, యూజర్ అనుకోకుండా పేస్ట్ చేసిన క్రెడెన్షియల్స్ లేదా గోప్యమైన వ్యాపార సందర్భాన్ని కలిగి ఉండవచ్చు.

పూర్తి రిక్వెస్ట్ డేటాను ఎగుమతి చేయడానికి ముందు, జట్లు ఏమి క్యాప్చర్ చేయాలి, మాస్క్ చేయాలి, శాంపిల్ చేయాలి లేదా మినహాయించాలి అనే విషయాన్ని నిర్ణయించాలి. చాలా సందర్భాల్లో, ఖర్చు, లేటెన్సీ, రూటింగ్ మరియు నమ్మకమైన విశ్లేషణ కోసం మెటాడేటా సరిపోతుంది. పూర్తి ప్రాంప్ట్ మరియు రెస్పాన్స్ క్యాప్చర్ క్వాలిటీ రివ్యూకు ఉపయోగకరంగా ఉండవచ్చు, కానీ ఇది ఉద్దేశపూర్వకంగా నియంత్రించబడాలి.

మంచి ట్రేసింగ్ ప్లాన్ నాలుగు ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇస్తుంది: ఎవరు ట్రేస్‌లను చూడగలరు, ఏ ఫీల్డ్‌లు నిల్వ చేయబడతాయి, డేటా ఎంతకాలం నిల్వ చేయబడుతుంది, మరియు ఏమి నియంత్రిత వాతావరణాన్ని ఎప్పటికీ వదిలి వెళ్లకూడదు.

ఒక ప్రాక్టికల్ LLM ట్రేసింగ్ చెక్లిస్ట్

• సాధ్యమైనంత వరకు ఒక API లేయర్ ద్వారా ప్రొడక్షన్ మోడల్ కాల్‌లను రూట్ చేయండి.
• యాప్, ఎన్విరాన్‌మెంట్, వర్క్‌స్పేస్, ఫీచర్ మరియు యూజర్ లేదా టీమ్ ఐడెంటిఫయర్ వంటి స్థిరమైన మెటాడేటాను జోడించండి.
• మోడల్, ప్రొవైడర్, లేటెన్సీ, టోకెన్ వినియోగం, స్టేటస్ కోడ్, రీట్రై, ఫాల్‌బ్యాక్ మరియు ఎర్రర్ డేటాను ట్రాక్ చేయండి.
• టూల్ కాల్‌లు మరియు ఏజెంట్ స్టెప్‌లను అదే పేరెంట్ ట్రేస్‌కు కనెక్ట్ చేయండి.
• సాధ్యమైనంత వరకు యూజర్-ఫేసింగ్ రిక్వెస్ట్ పూర్తయిన తర్వాత ట్రేస్‌లను ఎగుమతి చేయండి, తద్వారా ఆబ్జర్వబిలిటీ రెస్పాన్స్ పాత్‌ను నెమ్మదించదు.
• జట్టు వాస్తవంగా ఉపయోగించే ఆబ్జర్వబిలిటీ లేదా మూల్యాంకన టూల్‌లో ట్రేస్‌లను పంపండి.
• పాలసీ ఆధారంగా సెన్సిటివ్ ప్రాంప్ట్ మరియు రెస్పాన్స్ డేటాను మినహాయించండి, మాస్క్ చేయండి లేదా శాంపిల్ చేయండి.
• రూటింగ్, ప్రాంప్ట్‌లు, మోడల్ ఎంపికలు మరియు ఖర్చు నియంత్రణలను మెరుగుపరచడానికి ట్రేస్‌లను క్రమంగా సమీక్షించండి.

ShareAI ఎక్కడ సరిపోతుంది

ShareAI డెవలపర్లకు 150+ మోడళ్ల కోసం ఒక APIని అందిస్తుంది, మార్కెట్‌ప్లేస్ విజిబిలిటీ, రౌటింగ్, ఫెయిలోవర్, వినియోగ ట్రాకింగ్, మరియు పే-పర్-టోకెన్ యాక్సెస్‌తో. ఆ కేంద్ర మోడల్ యాక్సెస్ లేయర్ అనేది టీమ్‌లు AI ట్రాఫిక్ గురించి స్పష్టంగా ఆలోచించగలిగే ముందు అవసరమైన పునాది.

ఒకసారి మోడల్ కాల్స్ కేంద్రీకరించబడిన తర్వాత, టీమ్‌లు ఏమి ట్రేస్ చేయాలో, ఏమి మదింపు చేయాలో, మరియు ఎక్కడ ఆప్టిమైజ్ చేయాలో మంచి నిర్ణయాలు తీసుకోగలరు. వారు మోడల్ ప్రవర్తనను పోల్చగలరు, వినియోగ నమూనాలను అర్థం చేసుకోగలరు, మరియు చెల్లని ప్రొవైడర్ డాష్‌బోర్డ్‌ల బదులుగా నిజమైన ఉత్పత్తి ఆధారంగా ఆపరేషనల్ అలవాట్లను నిర్మించగలరు.

ఒక ఇంటిగ్రేషన్ ద్వారా మోడల్ కాల్స్‌ను రూట్ చేయడం ప్రారంభించండి, తరువాత మీ ట్రేసింగ్ మరియు మదింపు వర్క్‌ఫ్లోను అత్యంత ముఖ్యమైన సంకేతాల చుట్టూ డిజైన్ చేయండి: లేటెన్సీ, ఖర్చు, నాణ్యత, నమ్మకమైనత, మరియు యూజర్ ప్రభావం.