Halkalı merkez mahallesi fatih cd ozgur apt no 46 , Küçükçekmece , İstanbul , 34303 , TR
Ollama ile çalışan yerel LLM uygulamalarında trace, latency, token kullanımı ve model bazlı gözlemleme verisini Langfuse üzerinde merkezi hale getirme rehberi.
Komutları canlı sistemde uygulamadan önce sürüm, yedek, firewall ve geri dönüş planını kendi altyapınızda doğrulayın.
Inference isteği Ollama’ya giderken trace/span telemetrisi Langfuse’a akar; inference veri yolu ile gözlemleme veri yolu birbirinden ayrılır. Ollama GPU yükünü taşırken Langfuse daha çok CPU, RAM ve storage I/O tüketir; aynı hostta iki workload için kaynak rezervi bırakılmalıdır.
Kurulum komutundan öte mimari, kapasite, güvenlik, hata teşhisi ve production işletimini tek akışta ele alıyoruz.
Inference isteği Ollama’ya giderken trace/span telemetrisi Langfuse’a akar; inference veri yolu ile gözlemleme veri yolu birbirinden ayrılır.
Langfuse + Ollama ile LLM Token ve Maliyet Takibi için tasarım kararı yalnız servislerin ayağa kalkmasına göre verilmemeli. Prompt/output verisi hassas bilgi taşıyabilir; masking, retention ve erişim politikası telemetry tasarımının parçası olmalıdır. Mimari doğrulamada Langfuse Docker Compose dokümantasyonu ile gerçek ağ ve veri akışı birlikte karşılaştırılmalıdır.
Ollama GPU yükünü taşırken Langfuse daha çok CPU, RAM ve storage I/O tüketir; aynı hostta iki workload için kaynak rezervi bırakılmalıdır.
Token sayıları tutarsızsa tokenizer/model metadata eşleşmesi ve uygulamanın usage bilgisini gerçekten gönderip göndermediği kontrol edilmelidir. Bu yüzden kapasite testi, Langfuse + Ollama ile LLM Token ve Maliyet Takibi üzerinde gerçek veri ve eşzamanlı iş yüküyle yapılmalı; yalnız boşta kullanılan RAM değeri satın alma kararına dönüştürülmemelidir.
Ollama GPU yükünü taşırken Langfuse daha çok CPU, RAM ve storage I/O tüketir; aynı hostta iki workload için kaynak rezervi bırakılmalıdır. GPU veya hızlandırıcı kullanılan senaryoda aynı model/veri, aynı concurrency ve aynı ölçüm süresi korunmadan yapılan karşılaştırma güvenilir değildir.
Karşılaştırmada aynı veri/model, aynı concurrency ve aynı ölçüm penceresi korunur. Token sayıları tutarsızsa tokenizer/model metadata eşleşmesi ve uygulamanın usage bilgisini gerçekten gönderip göndermediği kontrol edilmelidir. Sonuç tablosuna throughput yanında başarısız iş oranı ve peak kaynak kullanımı da eklenmelidir.
Prompt/output verisi hassas bilgi taşıyabilir; masking, retention ve erişim politikası telemetry tasarımının parçası olmalıdır.
Langfuse + Ollama ile LLM Token ve Maliyet Takibi için erişim politikası deployment sonrasında eklenen bir ayrıntı değildir. Inference isteği Ollama’ya giderken trace/span telemetrisi Langfuse’a akar; inference veri yolu ile gözlemleme veri yolu birbirinden ayrılır. Bu akışta public olması gerekmeyen database, worker, runtime veya yönetim portları private ağda tutulmalıdır.
Model adları, usage alanları ve sampling oranı standardize edilirse model bazlı latency ve maliyet kıyasları anlamlı olur.
Canlıya geçiş kontrolünde şu komut/işlem hattı da doğrulama noktası olarak kullanılabilir: curl http://127.0.0.1:11434/api/tags. Token sayıları tutarsızsa tokenizer/model metadata eşleşmesi ve uygulamanın usage bilgisini gerçekten gönderip göndermediği kontrol edilmelidir. Bu kontrol başarısızsa release ilerletilmeden önce geri dönüş noktası test edilmelidir.
Token sayıları tutarsızsa tokenizer/model metadata eşleşmesi ve uygulamanın usage bilgisini gerçekten gönderip göndermediği kontrol edilmelidir.
Langfuse + Ollama ile LLM Token ve Maliyet Takibi arızasında semptom ile kök nedeni ayırmak için önce son değişiklik zamanı kaydedilir. Ollama GPU yükünü taşırken Langfuse daha çok CPU, RAM ve storage I/O tüketir; aynı hostta iki workload için kaynak rezervi bırakılmalıdır. Ardından servis logu, dependency health ve ağ erişimi aynı zaman diliminde karşılaştırılır.
Ollama ile çalışan yerel LLM uygulamalarında trace, latency, token kullanımı ve model bazlı gözlemleme verisini Langfuse üzerinde merkezi hale getirme rehberi.
Langfuse + Ollama ile LLM Token ve Maliyet Takibi seçimi, yalnız ürünün popülerliğine göre değil şu hedefe göre yapılmalıdır: Ollama ile çalışan yerel LLM uygulamalarında trace, latency, token kullanımı ve model bazlı gözlemleme verisini Langfuse üzerinde merkezi hale getirme rehberi. Ollama GPU yükünü taşırken Langfuse daha çok CPU, RAM ve storage I/O tüketir; aynı hostta iki workload için kaynak rezervi bırakılmalıdır. Bu iki koşul karşılanmıyorsa daha küçük bir PoC ile başlanması daha güvenlidir.
Inference isteği Ollama’ya giderken trace/span telemetrisi Langfuse’a akar; inference veri yolu ile gözlemleme veri yolu birbirinden ayrılır. Ollama GPU yükünü taşırken Langfuse daha çok CPU, RAM ve storage I/O tüketir; aynı hostta iki workload için kaynak rezervi bırakılmalıdır.
| Belirti / problem | Muhtemel katman | İlk doğrulama |
|---|---|---|
| Trace geliyor ancak panelde görünmüyor | Token sayıları tutarsızsa tokenizer/model metadata eşleşmesi ve uygulamanın usage bilgisini gerçekten gönderip göndermediği kontrol edilmelidir. | İlgili servis logu, dependency health ve son değişiklik zamanı tek zaman çizgisinde karşılaştırılır. |
| ClickHouse yazma kuyruğu gecikiyor | Ollama GPU yükünü taşırken Langfuse daha çok CPU, RAM ve storage I/O tüketir; aynı hostta iki workload için kaynak rezervi bırakılmalıdır. | Peak kaynak kullanımı, concurrency ve disk/network baskısı aynı test penceresinde ölçülür. |
| Worker olayları işleyemiyor | Prompt/output verisi hassas bilgi taşıyabilir; masking, retention ve erişim politikası telemetry tasarımının parçası olmalıdır. | Public/private portlar, kimlik doğrulama, TLS ve secret kapsamı dıştan içe doğrulanır. |
| Retention sonrası disk büyümeye devam ediyor | Model adları, usage alanları ve sampling oranı standardize edilirse model bazlı latency ve maliyet kıyasları anlamlı olur. | Sürüm, config diff, kalıcı veri ve geri dönüş noktası birlikte kontrol edilir. |
Kurulum komutundan öte mimari, kapasite, güvenlik, hata teşhisi ve production işletimini tek akışta ele alıyoruz.
Ollama ile çalışan yerel LLM uygulamalarında trace, latency, token kullanımı ve model bazlı gözlemleme verisini Langfuse üzerinde merkezi hale getirme rehberi.
Inference isteği Ollama’ya giderken trace/span telemetrisi Langfuse’a akar; inference veri yolu ile gözlemleme veri yolu birbirinden ayrılır.
Ollama GPU yükünü taşırken Langfuse daha çok CPU, RAM ve storage I/O tüketir; aynı hostta iki workload için kaynak rezervi bırakılmalıdır.
Prompt/output verisi hassas bilgi taşıyabilir; masking, retention ve erişim politikası telemetry tasarımının parçası olmalıdır.
Model adları, usage alanları ve sampling oranı standardize edilirse model bazlı latency ve maliyet kıyasları anlamlı olur.
Token sayıları tutarsızsa tokenizer/model metadata eşleşmesi ve uygulamanın usage bilgisini gerçekten gönderip göndermediği kontrol edilmelidir.
Kurulum komutundan öte mimari, kapasite, güvenlik, hata teşhisi ve production işletimini tek akışta ele alıyoruz.
Türkiye (Türkçe)
Almanya (German)
Worldwide (English)
ollama listcurl http://127.0.0.1:11434/api/tagsdocker compose psdocker compose logs --tail=100Kurulum komutundan öte mimari, kapasite, güvenlik, hata teşhisi ve production işletimini tek akışta ele alıyoruz. Ollama GPU yükünü taşırken Langfuse daha çok CPU, RAM ve storage I/O tüketir; aynı hostta iki workload için kaynak rezervi bırakılmalıdır.
Kurulum komutundan öte mimari, kapasite, güvenlik, hata teşhisi ve production işletimini tek akışta ele alıyoruz.
Kurulum komutundan öte mimari, kapasite, güvenlik, hata teşhisi ve production işletimini tek akışta ele alıyoruz.
Inference isteği Ollama’ya giderken trace/span telemetrisi Langfuse’a akar; inference veri yolu ile gözlemleme veri yolu birbirinden ayrılır. Ollama GPU yükünü taşırken Langfuse daha çok CPU, RAM ve storage I/O tüketir; aynı hostta iki workload için kaynak rezervi bırakılmalıdır.
Inference isteği Ollama’ya giderken trace/span telemetrisi Langfuse’a akar; inference veri yolu ile gözlemleme veri yolu birbirinden ayrılır.
Prompt/output verisi hassas bilgi taşıyabilir; masking, retention ve erişim politikası telemetry tasarımının parçası olmalıdır.
Ollama GPU yükünü taşırken Langfuse daha çok CPU, RAM ve storage I/O tüketir; aynı hostta iki workload için kaynak rezervi bırakılmalıdır.
Model adları, usage alanları ve sampling oranı standardize edilirse model bazlı latency ve maliyet kıyasları anlamlı olur.
Token sayıları tutarsızsa tokenizer/model metadata eşleşmesi ve uygulamanın usage bilgisini gerçekten gönderip göndermediği kontrol edilmelidir.
Ollama ile çalışan yerel LLM uygulamalarında trace, latency, token kullanımı ve model bazlı gözlemleme verisini Langfuse üzerinde merkezi hale getirme rehberi. Langfuse Self-hosting
Kurulum komutundan öte mimari, kapasite, güvenlik, hata teşhisi ve production işletimini tek akışta ele alıyoruz. Ollama GPU yükünü taşırken Langfuse daha çok CPU, RAM ve storage I/O tüketir; aynı hostta iki workload için kaynak rezervi bırakılmalıdır.