LLM 参数包含数十亿甚至万亿级的架构复杂，训练和推理涉及大量计算资源。企业客户训练资料少，在实际应用中可能表现出检索幻觉、精准度差，同时也带来了性能、安全性和效率等方面的挑战。

        ChatGPT、LLaMa、Bard 等大语言模型(LLMs)取得了非常巨大突破，迅速在公众领域流行起来。LLMs所展现的强大文本生产能力让用户惊叹不已，属于划时代的产品。这些模型拥有数十亿甚至数千亿个参数，因而这些模型通常的部署和维护成本都惊人的高昂。这类大模型的的训练和推理都需要大量的计算资源和内存资源，企业需要投入海量的基础设施成本（不管是云服务还是自建机房都非常贵)，来保证大模型能够稳定提供服务

 

• 数据量与复杂度：

  • LLM 在训练和推理过程中会产生大量的数据，这包括但不限于模型参数、中间输出、性能指标、系统日志等。处理如此规模的数据需要高效的数据管理和存储方案。

  • 数据的复杂度还体现在多模态输入（文本、图像、音频等）和多阶段处理流程上，这增加了监控和分析的难度。

• 性能与实时性：

  • 实现可观测性往往需要额外的计算资源和网络带宽，这对性能敏感的 LLM 应用是一个挑战。

  • 实时监测和响应的能力要求可观测性系统能够即时捕获并分析关键指标，以便及时发现和解决问题。

• 安全与隐私：

  • LLM 应用通常涉及敏感数据的处理，如何在保护用户隐私的同时收集必要的可观测性数据是一个难点。

  • 安全性要求确保可观测性数据不被未授权访问或滥用，同时也要防止数据泄露。

• 集成与兼容性：

  • 技术栈的多样性意味着可观测性解决方案需要与不同平台、框架和工具兼容。

  • 集成多个系统的可观测性数据，尤其是当涉及到云环境和本地部署的混合架构时，会变得更加复杂。

• 语义理解和模型解释：

  • 对于 LLM 而言，理解模型内部的工作原理和决策过程是一个难点，这需要深度的语义分析和模型解释技术。

  • 监控和报告不仅要涵盖技术指标，还要能反映模型的准确性和偏见。

• 动态调整与自适应：

  • LLM 应用的可观测性解决方案应该能够根据系统负载和资源可用性动态调整。

  • 自适应机制对于应对不可预测的工作负载和性能瓶颈至关重要。

• 成本与效率：

  • 实施全面的可观测性可能会带来较高的成本，特别是在数据存储和计算资源方面。

  • 需要权衡可观测性的深度和广度与总体成本，寻找最优的平衡点

来源:大语言模型部署应用与基础设施成本优化 - 草稿智能