Observabilité des LLMs en production

💡Explication simple

Déployer un LLM en production n'est pas comme déployer un modèle ML classique. Les métriques habituelles (accuracy, latence) ne suffisent pas. Tu dois surveiller : est-ce que le modèle hallucine davantage ? Est-ce que certaines requêtes déclenchent des réponses inappropriées ? Les coûts tokens explosent-ils sur certains use cases ? Les utilisateurs sont-ils satisfaits ? L'observabilité LLM répond à ces questions.

✅ Avantages

⚠️ Limites