Monitoreo del servicio

aun es muy complejo conocer el exacto de tokens en azure, se habla mas del precio de los tokens pero no tando por cantidad que ayudaria mucho con otros modelos de texto

La explicación es demaciado general, para los que no manejamos todos los conceptos queda muy en el aire la explicacion , Api Mangement,

**Monitoreo de Servicio** **Introducción** El monitoreo del uso de las APIs y recursos desplegados en Azure OpenAI Service es crucial para entender su desempeño y tomar decisiones informadas. Utilizaremos herramientas como Log Analytics y API Management para capturar y analizar datos detallados sobre el uso de nuestros recursos. **Configuración de Log Analytics** Para monitorear el uso de un recurso en Azure, configuramos los ajustes de diagnóstico en el portal de Azure, especificando los logs y métricas a capturar. Podemos enviar estos datos a Log Analytics, un Storage Account, Event Hub, o una solución de un socio. Configurar Log Analytics nos permite obtener información detallada sobre el uso de nuestros modelos de IA generativa. Después de configurar Log Analytics, generamos peticiones a nuestros modelos para capturar datos de uso. Estos logs nos permiten hacer consultas y obtener un resumen del comportamiento del recurso, identificando posibles errores y ayudándonos a tomar decisiones de arquitectura, como la necesidad de desplegar más servicios. **Uso de API Management** Con API Management, podemos gestionar y monitorear las APIs de nuestros recursos de Azure OpenAI Service. Registramos la API, especificamos su endpoint y configuramos las políticas de monitoreo. Esto nos permite capturar detalles sobre cada llamada API, facilitando un análisis más profundo del contenido y uso de nuestras APIs. **Alertas y Notificaciones** Para detectar errores y problemas en tiempo real, configuramos alertas en el portal de Azure. Estas alertas pueden notificarnos, por ejemplo, cuando se alcanza un número determinado de errores en las solicitudes, permitiendo una respuesta rápida para mantener el rendimiento y disponibilidad del servicio. **Conclusión** El monitoreo efectivo de los recursos de Azure OpenAI Service es esencial para optimizar su uso y costos. Herramientas como Log Analytics y API Management nos proporcionan datos valiosos para comprender y mejorar nuestras aplicaciones de inteligencia artificial generativa. Implementar estas estrategias nos ayuda a garantizar que nuestras soluciones funcionen de manera eficiente y económica. Te invitamos a aplicar estas técnicas y analizar cuál se adapta mejor a tus necesidades específicas.

Interesante clase!