Debuggen von generativen KI-Anwendungen mit OpenTelemetry Tracing

Generative KI-Anwendungen können sehr unvorhersehbar sein, wodurch herkömmliche Debugging-Methoden unwirksam werden. Das Verständnis, wie Daten durch Ihre Eingabeaufforderungen, Abrufsysteme und LLM-Aufrufe fließen, ist für die Erstellung produktionsreifer KI-Systeme unerlässlich. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie strukturiertes Tracing und Beobachtbarkeit in Ihren generativen KI-Anwendungen implementieren. Sie lernen, komplexe Ausführungsabläufe zu verfolgen, Latenzenengpässe zu identifizieren und nicht-deterministische Ausgaben mit offenen Industriestandard-Tools zu debuggen. Was Sie lernen: Verstehen Sie grundlegende Beobachtungskonzepte und wie die Ablaufverfolgung auf große Sprachmodelle angewendet wird; Konfigurieren Sie OpenTelemetry, um detaillierte Ausführungspfade über Ihre KI-Anwendungskomponenten hinweg zu erfassen; Verfolgen Sie mit Abruf erweiterte Generierungsworkflows, um Suche und Generierung Fehler zu identifizieren; Analysieren Sie Latenz, Token-Nutzung und Prompt Implementieren Sie strukturierte Protokollierung und Span-Attribute, die auf generative KI-Workloads zugeschnitten sind. Wir beginnen mit der Kernterminologie von Tracing und Observability, bevor wir Schritt für Schritt schriftliche Implementierungen durchgehen. Sie üben das Konfigurieren von Spans, das Verfolgen von verschachtelten LLM-Aufrufen und das Auswerten von Trace-Daten durch praktische schriftliche Übungen und Code-Snippets. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger in der Softwareentwicklung und KI-Enthusiasten, die ihre generativen KI-Anwendungen zuverlässig gestalten möchten, ohne dass Vorkenntnisse in der Nachverfolgung erforderlich sind. Lesen Sie noch heute weiter, um Transparenz und Zuverlässigkeit in Ihre generativen KI-Workflows zu bringen.