Системы ИИ: самодостаточные ассистенты, RAG и локальная инфраструктура
Большинство локальных установок искусственного интеллекта начинаются с модели и среды выполнения.
Observability
Мониторинг инференса LLM в продакшене (2026): Prometheus и Grafana для vLLM, TGI, llama.cpp
Мониторинг LLM с помощью Prometheus и Grafana
Learn how to monitor LLM inference servers (vLLM, Hugging Face TGI, llama.cpp) using Prometheus and Grafana. This article covers what to measure, how to expose and scrape /metrics, example PromQL queries for p95 latency and tokens/sec, ready-to-use Docker Compose and Kubernetes manifests, Grafana dashboard provisioning, alerting, and real-world troubleshooting.
Быстрый старт с объектным хранилищем Garage - совместимым с S3
Запустите Garage в Docker за несколько минут
Гараж — это открытое, саморазмещаемое, совместимое с S3 объектное хранилище, предназначенное для небольших и средних развертываний с акцентом на устойчивость и геораспределение.
Наблюдаемость в производстве: руководство по мониторингу, метрикам, Prometheus и Grafana (2026)
Метрики, дашборды и оповещения для производственных систем — Prometheus, Grafana, Kubernetes и рабочие нагрузки ИИ.
Наблюдаемость — это основа надежных производственных систем.
Без метрик, дашбордов и оповещений кластеры Kubernetes дрейфуют, рабочие нагрузки ИИ и LLM молча отказывают, а регрессии задержек остаются незамеченными до тех пор, пока пользователи не пожаловаться.