https://www.neican.ai/tags/%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%8F%AF%E8%A7%82%E6%B5%8B%E6%80%A7/ Recent content in 大模型可观测性 on AI内参 Hugo zh-cn Sat, 20 Sep 2025 10:10:04 +0800 https://www.neican.ai/insights/article-20250920101004729-0/ Sat, 20 Sep 2025 10:10:04 +0800 https://www.neican.ai/insights/article-20250920101004729-0/ 大模型时代的可观测性正经历从“服务业务”到“服务AI”再到“自身智能化”的范式转变。小红书的实践展示了如何通过智能体和AIOps应对AI基础设施的异构挑战与应用复杂性，实现GPU故障诊断和全链路监控，这不仅是保障AI系统稳定性的核心，更是推动AI规模化落地的关键技术支撑，预示着AI系统自我诊断与优化的未来图景。 https://www.neican.ai/insights/aiprometheus-20250912101005005-2/ Fri, 12 Sep 2025 10:10:05 +0800 https://www.neican.ai/insights/aiprometheus-20250912101005005-2/ 随着大模型应用日益普及，传统可观测系统面临高基数数据爆炸、实时性不足等挑战。火山引擎通过对Prometheus的深度优化，如预聚合、分片查询和实时缓存等技术，显著提升了AI大模型可观测系统的稳定性与性能，并降低了推理延迟。此举不仅展示了云服务商在AI基础设施领域的战略竞争，更揭示了未来AI系统走向高度自我管理与智能运维的演进趋势。