すべてのプロダクト
Search
ドキュメントセンター

Application Real-Time Monitoring Service:パフォーマンス分析

最終更新日:Apr 10, 2026

ご利用の大規模言語モデル (LLM) アプリケーションに Python エージェントをインストールすると、ARMS はそのモニタリングを開始します。[パフォーマンス分析] ページには、モデル呼び出し、平均モデル呼び出し時間、モデル呼び出しエラーなどの主要なメトリックが表示されます。

前提条件

LLM アプリケーションにエージェントがインストール済みであること。詳細については、「LLM アプリケーションまたは推論サービスを ARMS に接続」をご参照ください。

パフォーマンス分析の表示

  1. ARMS コンソールにログインします。左側のナビゲーションウィンドウで、[LLM アプリケーションモニタリング] > [アプリケーションリスト]を選択します。

  2. [アプリケーションリスト] ページで、リージョンを選択し、対象アプリケーションの名前をクリックします。

  3. 上部のナビゲーションバーで、[パフォーマンス分析] をクリックします。

    パネル

    説明

    モデル呼び出し

    選択した期間内の合計モデル呼び出し数。

    平均モデル呼び出し時間

    選択した期間における、モデル呼び出しあたりの平均時間。

    モデル呼び出しエラー

    選択した期間内の失敗したモデル呼び出しの合計数。

    モデル呼び出し数/分

    1 分あたりのモデル呼び出し数。

    平均モデル呼び出し時間/分

    1 分あたりの平均モデル呼び出し時間。

    モデル呼び出しエラー数/分

    1 分あたりの失敗したモデル呼び出し数。

    モデル呼び出し時間の分位数 (P99)/分

    1 分あたりのモデル呼び出し時間の P99 分位数。これは、呼び出しの 99% がこの値よりも速かったことを意味します。

    最初のパケットまでの平均時間/分

    1 分あたりの、モデル呼び出しから最初のデータパケットを受信するまでの平均時間。

    最初のパケットまでの時間の分位数 (P99)/分

    1 分あたりの、モデル呼び出しから最初のパケットまでの時間 (TTFP) の P99 分位数。

    呼び出し数別のトップ 5 モデル

    呼び出し数が最も多い上位 5 モデル (降順)。

    平均呼び出し時間による上位 5 モデル

    平均呼び出し時間が最も長い上位 5 モデル (降順)。

    呼び出しエラー数による上位 5 モデル

    呼び出しエラー数が最も多い上位 5 モデル (降順)。

関連ドキュメント