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GPU・LLM・MLOps・Kubernetes、そしてマインドセット · 9 件
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2026-08-14 · 14 分で読めます #observability#langfuse#llm-tracing#instrumentation#opentelemetryLangfuseがトレースをClickHouseに置く理由 — 保存層の役割分担
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2026-08-14 · 19 分で読めます #observability#langfuse#clickhouse#architecture#postgresLangfuseトレーシングのデータモデル — trace、observation、scoreが一度の実行を収める形
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2026-08-14 · 14 分で読めます #observability#langfuse#llm-tracing#data-modeling#opentelemetry集めたあと — Langfuseのダッシュボード、メトリクスAPI、そしてトレースに付く評価
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2026-08-14 · 16 分で読めます #observability#langfuse#llm-evaluation#metrics-api#dashboardLangfuseのセルフホスト — 配備経路、シークレット、そして初回起動で引っかかるもの
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2026-08-14 · 15 分で読めます #observability#langfuse#self-hosting#docker-compose#kubernetesトレースが費用になるとき — Langfuseの保持、サンプリング、マスキング
トレーシングはトラフィックが少ないうちは無料のように見え、ある時点から保存費用と個人情報の問題として戻ってきます。本記事はLangfuseで量が費用に変わる地点を四つに分けて整理し、公式ドキュメントを基準にサンプリングがtrace単位で決まるという事実とそれが実務で何を意味するか、PythonとJSそれぞれのマスキング方式がデータをどの時点で隠すのかを確認します。保持ポリシーの既定値が削除しないであること、最小の保持期間と削除の基準にな
2026-08-14 · 16 分で読めます #observability#langfuse#cost#sampling#data-retentionLLM 可観測性 & プロンプトツール 2026 — Helicone / LangSmith / Langfuse / Braintrust / Athina / Comet Opik / Portkey 徹底比較
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2026-05-16 · 33 分で読めます #llm-observability#prompt-engineering#helicone#langsmith#langchainLLM 評価 & 可観測性 完全ガイド: Eval Harness、LLM-as-Judge、Tracing、回帰防止 (2025)
モデルを変えたら「何となく良くなった気がする」は科学ではない。2025年のLLMプロダクトの失敗要因1位は「測定していないこと」。Eval harness 設計、LLM-as-judge の落とし穴と補正、Trace・Span・Metric 3層可観測性、本番フィードバックループ、Phoenix・LangSmith・LangFuse・Helicone 比較まで。評価をプロダクト開発の基盤に据える方法。
2026-04-15 · 16 分で読めます #llm-eval#observability#llm-judge#distributed-tracing#langsmithLLMプロダクションモニタリングプラットフォーム比較：LangSmith・LangFuse・Arize Phoenix 実践運用ガイド
LLMプロダクションモニタリングプラットフォーム3種（LangSmith、LangFuse、Arize Phoenix）の総合比較ガイド。トレース収集、プロンプトバージョン管理、評価パイプライン、コストモニタリング、品質ダッシュボード構成、そして実践的な選択基準までコード例とともに解説します。
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