Las aplicaciones impulsadas por grandes modelos de lenguaje son una montaña rusa: la dirección sabe que la inteligencia artificial es un cambio de juego pero al poner un sistema en producción suele llegar el caos. En una charla de InfoQ, Sally OMalley argumenta que la monitorización tradicional no basta para los LLMs porque son impredecibles, costosos y generan comportamientos inesperados en tiempo de ejecución.

La demostración en vivo que presenta combina herramientas modernas como vLLM y Llama Stack con Prometheus, Tempo, Grafana y Kubernetes, poniendo especial énfasis en sidecars de OpenTelemetry y ServiceMonitors. Esa arquitectura permite observar señales que importan realmente para flujos RAG, agentes IA y conversaciones multironda: latencias por token, latencias de cola y picos, consumo de GPU por instancia, trazas de prompts y respuestas, métricas de coste por petición, calidad de recuperación en RAG y métricas de comportamiento en bucles agenticos.

En la práctica conviene instrumentar tres familias de señales. Señales de rendimiento como latencia p99, throughput, uso de GPU y saturación de memoria; señales de coste como tokens procesados, inferencias por segundo y coste por petición; y señales de calidad como tasa de respuestas correctas en RAG, divergencia en conversaciones multironda y métricas de recompensa o feedback humano. Las trazas distribuidas permiten enlazar desde una solicitud HTTP hasta la ejecución en GPU y ver dónde se producen cuellos de botella o errores.

Las herramientas mostradas en la charla ayudan a correlacionar métricas y trazas: Prometheus recoge series temporales, Tempo almacena trazas, Grafana visualiza dashboards y Kubernetes orquesta la infraestructura. En entornos reales conviene exponer métricas como uso de VRAM, tiempos de inferencia por modelo, latencia de recuperación de vector DB y conteo de reintentos para agentes. Así se consigue que las cargas de IA se comporten y que el coste no se dispare sin control.

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La charla completa en InfoQ es una visita obligada si te interesa que tus aplicaciones de IA lleguen a producción sin sorpresas y con controles claros sobre rendimiento, coste y calidad.