LLM MONITORING
Entwicklung einer High Performance Monitoring Umgebung für LLM Infrastrukturen (Large Language Models). Das Dashboard visualisiert unsichtbare API Datenströme in Echtzeit und bietet granulare Kontrolle über Token Verbrauch, GPU Temperaturen und Inferenz Kosten
KI Modelle wie GPT 4 arbeiten oft als ‚Black Box‘. Für Enterprise Anwendungen fehlen oft transparente Metriken zu Latenzzeiten und exakten Kosten pro Request. Die technische Hürde lag in der Visualisierung massiver Datenströme (Token Generation) ohne Performance Verlust im Frontend. Standard Charting Libraries waren für die erforderliche Refresh Rate von <50ms zu langsam.
Ein maßgeschneidertes Dashboard basierend auf einer WebSocket Architektur für bidirektionale Echtzeit Kommunikation. Anstatt statischer Graphen wurde ein WebGL gestütztes Rendering für die ‚Inference Cost‘ Kurve implementiert, das tausende Datenpunkte flüssig bei 60 FPS darstellt. Das Interface reduziert visuelles Rauschen (Noise) und fokussiert strikt auf Anomalie Erkennung (z.B. GPU Overheating Alerts).