Мониторинг саморазмещённой LLM с помощью Prometheus и Grafana Monitoring Self-Hosted LLM with Prometheus and Grafana

В статье представлено практическое руководство по созданию кастомного экспортера Prometheus для мониторинга Ollama — популярного инструмента для запуска локальных LLM, который не имеет встроенной поддержки метрик. Автор описывает архитектуру решения с отдельным сервером мониторинга, автоматизацию развертывания с помощью Ansible и построение информативной панели в Grafana для отслеживания состояния модели, использования ресурсов и системных метрик. Это решение важно для DevOps-инженеров, внедряющих LLM в продакшен, так как обеспечивает необходимую наблюдаемость для поддержания стабильности и эффективности сервиса.

The article provides a practical guide for building a custom Prometheus exporter to monitor Ollama, a popular tool for running local LLMs that lacks native metrics support. It details the monitoring architecture with a separate monitoring server, automates deployment using Ansible, and demonstrates building a Grafana dashboard to track model health, resource consumption, and system metrics. This is significant for DevOps professionals integrating LLMs into production, as it delivers essential observability to ensure service reliability and performance, addressing a common gap in lightweight, developer-focused AI tools.