LLM 超级充电:可观测性和成本优化的实用指南infrastructure#llm📝 Blog|分析: 2026年2月14日 19:30•发布: 2026年2月14日 13:27•1分で読める•Zenn LLM分析对于任何认真部署和扩展其大语言模型 (LLM) 应用程序的人来说,本文都是必读之作。 它提供了一个关于实现可观测性的综合指南,这是调试、成本管理和确保生产环境中质量的关键要素。 这些实际示例和成本节约策略使其成为一个非常有价值的资源。要点•该指南强调了 LLM 可观测性对于监控令牌使用情况、成本和性能的重要性。•它展示了在现实世界 LLM 部署中导致显着成本降低(高达 90%!)的策略。•本文提供了 Datadog、Elastic、Langfuse 和 Helicone 等主要可观测性工具的比较。引用 / 来源查看原文"LLM 可观测性现在是生产运营的强制性要求。"ZZenn LLM2026年2月14日 13:27* 根据版权法第32条进行合法引用。较旧AI Alignment: A New Perspective on Ensuring Future Harmony较新ByteDance's Seedance 2: Ushering in the Future of AI-Powered Video Creation相关分析infrastructureNetwork-AI: 用于更安全 AI 智能体协作的交通灯系统2026年2月14日 20:31infrastructure在 NVIDIA DGX Spark 上运行 MiniMax M2.5 (230B): 本地大语言模型能力飞跃2026年2月14日 19:30infrastructure提升NumPy性能:解决兼容性问题,让数据科学更顺畅2026年2月14日 13:00来源: Zenn LLM