保持AI应用的可靠性和用户信任需要主动监控大型语言模型（LLM）的性能。延迟和错误率的峰值可能由多种因素引起，包括模型复杂性、输入/输出长度、基础设施瓶颈以及外部提供商问题（如速率限制或中断）。在P95/P99延迟、错误率、首次令牌时间（time to first token）和每秒令牌数（tokens per second）等关键指标上实施实时警报，对于在这些问题显著影响用户之前检测和解决它们至关重要。 AI
影响 通过实现对LLM性能指标的主动监控，确保AI应用的可靠性。
排序理由 文章讨论了一个用于监控LLM性能的工具（Bifrost），而不是一个新的模型发布或核心研究。
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