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Langfuseで回すLLMops
AI要約
LLMアプリは作って終わりではなく、継続的に性能とコストを管理する「LLMops」が不可欠です。本記事は個人開発の実例をもとに、Langfuseを使ったプロンプト管理・評価・監視の具体的なやり方を解説。プロンプト変更やコスト増加といった運用課題を、回帰テストやLLM as a Judgeで検知・改善する実装パターンが学べます。
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AI要約
LLMアプリは作って終わりではなく、継続的に性能とコストを管理する「LLMops」が不可欠です。本記事は個人開発の実例をもとに、Langfuseを使ったプロンプト管理・評価・監視の具体的なやり方を解説。プロンプト変更やコスト増加といった運用課題を、回帰テストやLLM as a Judgeで検知・改善する実装パターンが学べます。
LLM推論を本番環境で安定運用する際の課題──GPU遊休・KVキャッシュ未活用・マルチプロバイダー管理の複雑さ──を解決するのが、Shepherd Model Gateway（SMG）です。Rust実装のこのゲートウェイは、KVキャッシュを意識したルーティング・8種類のロードバランシング戦略・マルチプロバイダー対応により、GPU利用率最大化とレイテンシ最小化を両立させます。サーキットブレーカー・WebAssembly拡張・40以上のPrometheusメトリクスなど、エンタープライズ向け機能も充実しており、複雑な本番運用をゲートウェイ層で吸収できます。
