LLM-Monitoring und Observability: Praktische Einführung mit Langfuse

In der schnell wachsenden Welt der großen Sprachmodelle (LLMs) wird die Überwachung und Beobachtbarkeit immer wichtiger. Entwickler brauchen klare Einblicke, um die Leistung ihrer Modelle zu verstehen und Probleme frühzeitig zu erkennen.

Der Artikel vermittelt die Grundlagen des LLM-Monitorings – von der Verfolgung einzelner Anfragen bis hin zur Bewertung der Modellleistung. Dabei werden zentrale Konzepte wie Tracing, Logging und Metriken erläutert, die für eine robuste Beobachtbarkeit unerlässlich sind.

Ein besonderer Fokus liegt auf der praktischen Anwendung von Langfuse, einem Tool, das Entwicklern ermöglicht, Echtzeit‑Dashboards zu erstellen und Metriken zu visualisieren. Mit Langfuse lassen sich Anfragen, Antwortzeiten, Fehlerquoten und weitere wichtige Kennzahlen übersichtlich darstellen.

Durch die Schritt‑für‑Schritt‑Anleitung können Sie sofort loslegen und Ihre eigenen LLM‑Deployments überwachen, um Fehler frühzeitig zu erkennen und die Qualität kontinuierlich zu verbessern. Die Kombination aus Theorie und Praxis macht diesen Beitrag zu einer wertvollen Ressource für jeden, der mit großen Sprachmodellen arbeitet.