全球分析型数据管理和集成市场规模及增速（十亿美元，%）

性能监控：与其他应用类似，大模型在运行过程中仍然需要对于性能指标进行实时的监测和分析，包括CPU和GPU的利用率和负载情况、内存和存储使用情况、网络带宽和延迟、模型训练和推理速度，以及模型的异常情况和错误信息等，这依然需要ITIM、NPM、日志管理工具的配合。但与此同时，考虑到大模型本身的特殊性，在训练和部署环节同样需要专用的工具完成相关指标的监控、调整和可视化，其中包括：1）实验管理：在训练环节对于学习率、正则强度、批量大小、迭代次数等超参数空间的系统性搜索，选择最优超参数组合，并记录和可视化训练、评估过程；2）性能监控：在推理环节对于损失函数、准确率、F1值等各类模型性能指标的监控和可视化，横向&纵向比较模型的性能变化。在大模型专用监控工具领域，Weights&Biases、Comet ML、Arize、Fiddler，以及Databricks推出的开源工具MLflow等均有相应产品，其中Weights&Biases和MLflow在产品完整度和用户覆盖面上更为领先。