Observability for Large Language Models
Idioma: inglés
Editorial: Apress Okt 2026, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: Rheinberg-Buch Andreas Meier eK, Bergisch Gladbach, AlemaniaRheinberg-Buch Andreas Meier eK
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Neuware -This book is a comprehensive guide designed to equip engineers, data scientists, and AI practitioners with the principles, tools, and strategies needed to ensure reliability, performance, and accountability in Large Language Models (LLMs). The book begins by laying the groundwork with the foundations of observability, introducing LLMs, their significance in modern AI, and the critical role observability plays in maintaining robust systems. It then explores SRE principles, service level objectives, and incident response, while distinguishing the unique observability challenges that arise in AI and ML systems. Building on this foundation, the book dives into measuring performance, from defining SLOs tailored for LLMs to monitoring computational and token-level metrics. Readers gain practical insights into structured logging, debugging, and distributed tracing methods that provide visibility into complex LLM workflows. Scaling challenges are addressed through strategies for cross-model observability, autoscaling, latency reduction, and fault-tolerant infrastructure design. The book further explores chaos engineering, guiding readers through resilience testing in LLMs and the automation of chaos experiments in CI/CD pipelines. Finally, it highlights monitoring, retraining, and ethical considerations in AI observability, including governance, privacy, and accountability.In conclusion, this book provides a holistic roadmap to building reliable, transparent, and future-ready LLM systems.What you will learn:How to design observability pipelines for LLMs, including token-level logging, prompt tracing, and latency analysis.Techniques for applying chaos engineering principles to test LLM robustness under stress andfailure scenarios.Methods for building SLOs, SLAs, and dashboards tailored to inference quality and modelreliability.Strategies for monitoring hallucinations, drift, bias, and ethical failures in real-time.Who this book is for:This book is for AI infrastructure engineers, SREs, machine learning platform teams, and applied AI practitioners deploying or maintaining LLM-based applications. 264 pp. Englisch.…
N° de ref. del artículo 9798868828263
- Título
- Observability for Large Language Models
- Autor
- Ankush Sharma
- Editorial
- Apress Okt 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798868828263
- Peso del artículo
- 503 gramos
- Dimensiones
- 254x178x15 mm
This book is a comprehensive guide designed to equip engineers, data scientists, and AI practitioners with the principles, tools, and strategies needed to ensure reliability, performance, and accountability in Large Language Models (LLMs).
The book begins by laying the groundwork with the foundations of observability, introducing LLMs, their significance in modern AI, and the critical role observability plays in maintaining robust systems. It then explores SRE principles, service level objectives, and incident response, while distinguishing the unique observability challenges that arise in AI and ML systems. Building on this foundation, the book dives into measuring performance, from defining SLOs tailored for LLMs to monitoring computational and token-level metrics. Readers gain practical insights into structured logging, debugging, and distributed tracing methods that provide visibility into complex LLM workflows. Scaling challenges are addressed through strategies for cross-model observability, autoscaling, latency reduction, and fault-tolerant infrastructure design. The book further explores chaos engineering, guiding readers through resilience testing in LLMs and the automation of chaos experiments in CI/CD pipelines. Finally, it highlights monitoring, retraining, and ethical considerations in AI observability, including governance, privacy, and accountability.
In conclusion, this book provides a holistic roadmap to building reliable, transparent, and future-ready LLM systems.
What you will learn:
- How to design observability pipelines for LLMs, including token-level logging, prompt tracing, and
latency analysis.
- Techniques for applying chaos engineering principles to test LLM robustness under stress and
failure scenarios.
- Methods for building SLOs, SLAs, and dashboards tailored to inference quality and model
reliability.
- Strategies for monitoring hallucinations, drift, bias, and ethical failures in real-time.
Who this book is for:
This book is for AI infrastructure engineers, SREs, machine learning platform teams, and applied AI practitioners deploying or maintaining LLM-based applications.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Ankush Sharma is a veteran technologist and AI systems architect with over 20 years of expertise in distributed systems, cloud infrastructure, and AI platform engineering. He has led engineering teams at leading global technology companies and has been an active contributor to open-source AI infrastructure projects. His work has been recognised through conference talks, patents, and leading developer forums. He is based in the Bay Area, US.
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Derecho al desistimiento
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
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