Je vais configurer une passerelle litellm avec observabilité llm

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ali shah
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À propos de ce service

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Les applications LLM sans passerelle ni traces deviennent une devinette : on ne sait pas quelle clé a dépensé quoi, quel modèle est lent ou pourquoi les coûts ont doublé après le lancement. Je mets en place LiteLLM + Langfuse pour que vous puissiez tout voir et tout contrôler.


CE QUE JE METS EN PLACE

- Proxy LiteLLM sur Docker, VPS ou votre cloud, avec un endpoint /v1 compatible OpenAI

- Routage multi-fournisseurs : OpenAI, Anthropic, Gemini, Azure, Bedrock, OpenRouter, modèles locaux

- Clés virtuelles par application/équipe avec budgets, limites RPM/TPM et accès par modèle

- Chaînes de secours et réessais/renvois automatiques en cas de 429, 500 ou timeout

- Suivi des coûts par clé, par modèle, par client, avec alertes de dépense à 60/80/100 %

- Traces Langfuse (ou LangSmith/Helicone), percentiles de latence et logs d’erreurs

- Un tableau de bord ou un rapport hebdomadaire que votre équipe peut réellement lire

- config.yaml, notes de déploiement et manuel de transfert


Ce n’est pas une construction de chatbot. C’est pour les équipes qui gèrent déjà ou déploient une application LLM et qui veulent en avoir le contrôle en production.


Envoyez-moi vos fournisseurs, une estimation du trafic et où cela tourne aujourd’hui. Je confirmerai le périmètre en 24h.

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ali shah

AI LLM Engineer RAG, Agents, LLM Ops Shopify Hydrogen

  • DePakistan
  • Membre depuisaoût 2026
  • Langues

    Ourdou, Anglais
5 years shipping production software (Systems Limited, then Contour Software) as a backend + AI engineer. I build the unglamorous parts that make AI products work: RAG retrieval that actually returns the right chunk, evals that catch hallucinations before customers do, LiteLLM gateways and Langfuse traces so you know your per-user cost, and vLLM on your own GPU. Also custom Shopify Hydrogen storefronts. .

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