从运维提效到LLMOps:如何用DeepSeek铺就大模型可观测性进阶之路?-博睿数据
创始人
2025-03-16 20:00:21
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报告围绕企业LLM服务运维展开,分析了行业趋势与挑战,介绍了博睿数据的方案全景以及各方案的痛点和解决措施,并对其进行ROI分析,同时介绍了博睿数据自身的优势。

1. 行业趋势与核心挑战:企业LLM服务从通用场景向垂直领域深化,智能运维范式升级,私有大模型可观测性体系构建、AI辅助决策闭环演进和主动防御体系智能化成为重要趋势。但企业面临数据治理与模型安全压力、算力资源与效能博弈、技术债与系统集成复杂性、模型动态性管理困境等挑战 。

2. 方案全景与痛点解决

方案1:私有大模型服务可观测性缺失,存在梯度消失/爆炸无预警等风险。博睿数据的端到端全流程监控体系,在训练、推理和输出阶段进行全面监控,提升模型迭代效率40%,故障恢复速度提升60% 。

方案2:人工根因定位低效,存在依赖专家经验、信息过载和协作困难等瓶颈。博睿数据通过AI助理三步走根因定位,利用知识图谱自动构建依赖关系,实现秒级定位根因 。

方案3:传统工具交互复杂,运维人员需掌握特定语法,业务人员获取数据依赖开发排期。博睿数据通过自然语言转查询、语音指令生成报告等功能,降低使用门槛80%,提升业务部门自助分析占比至70% 。

方案4:被动运维导致业务损失,如夜间故障未预警造成订单损失,人工报告缺乏预测性建议。博睿数据通过预设巡检策略、风险预测模型和自动生成修复建议,使重大故障发生率下降50%,资源浪费减少25% 。

3. ROI分析:博睿数据的方案在成本节约、效率提升和风险规避方面成效显著。AI巡检减少70%人工工时,资源优化降低20%云支出;故障定位MTTR下降80%,报告生成耗时从4小时缩短到5分钟;主动防御减少40%重大故障,年节省潜在损失超千万 。

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