Débogage des applications d'IA générative avec le traçage OpenTelemetry

Les applications d'IA générative peuvent être très imprévisibles, rendant les méthodes de débogage traditionnelles inefficaces. Comprendre comment les données circulent dans vos invites, vos systèmes de récupération et vos appels LLM est essentiel pour construire des systèmes d'IA prêts pour la production. Ce cours vous enseigne comment implémenter le traçage structuré et l'observabilité dans vos applications d'IA générative. Vous apprendrez à suivre des flux d'exécution complexes, à identifier les goulots d'étranglement de latence et à déboguer des sorties non déterministes à l'aide d'outils ouverts standard de l'industrie. Ce que vous apprendrez : * Comprendre les concepts fondamentaux de l'observabilité et comment le traçage s'applique aux grands modèles de langage ; * Configurer OpenTelemetry pour capturer des chemins d'exécution détaillés à travers les composants de votre application d'IA ; * Tracer les flux de travail de génération augmentée par récupération pour identifier les échecs de recherche et de génération ; * Analyser la latence, l'utilisation des jetons et les étapes d'exécution des invites pour optimiser les performances de l'application ; * Implémenter une journalisation structurée et des attributs d'intervalle adaptés aux charges de travail d'IA générative. Nous commençons par la terminologie de base du traçage et de l'observabilité avant de passer à des implémentations écrites étape par étape. Vous pratiquerez la configuration des intervalles, le suivi des appels LLM imbriqués et l'évaluation des données de trace grâce à des exercices écrits pratiques et des extraits de code. Ce cours est conçu pour les développeurs de logiciels débutants et les passionnés d'IA qui cherchent à rendre leurs applications d'IA générative fiables, sans aucune expérience préalable du traçage requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour apporter transparence et fiabilité à vos flux de travail d'IA générative.