الوصف
فيينيون هو منصة مفتوحة المصدر لتصحيح الأخطاء ورصد الذكاء الاصطناعي مصممة لتزويد المطورين برؤى شاملة حول أنظمة الذكاء الاصطناعي. يوفر تتبع تنفيذ كامل لـ DAG، تكاليف الرموز، رسوم تأخير، وتشخيص الأخطاء بشكل خاص لـ LLMs، خطوط أنابيب RAG، ودورات أدوات متعددة الوكلاء. على عكس أدوات إدارة الأداء التقليدية، التي تلتقط فقط رموز حالة HTTP الخام أو أخطاء الخادم العامة، يقوم فيينيون بالتقاط الرسم البياني الكامل للتنفيذ السببي، بما في ذلك المطالبات الدقيقة، الاكتمالات، الرموز، التكاليف المحسوبة، وسائط الأدوات، ودرجات الاسترجاع.
قراءة المزيد
تم بناء فيينيون لمعالجة تحديات تصحيح أخطاء أنظمة الذكاء الاصطناعي، التي غالبًا ما تكون أنظمة موزعة معقدة تتضمن المطالبات، قواعد بيانات المتجهات، والتفكير متعدد الخطوات للأدوات. يوفر للمطورين القدرة على فحص المدخلات، المخرجات، الرموز، التأخير، والتكاليف لكل مكون، مما يوفر رؤية شاملة لكل مطالبة، جزء استرجاع، استدعاء أداة، ودولار رمز. يتم تحقيق ذلك من خلال حاوية خفيفة ومكتبة بايثون تعمل محليًا، مما يضمن خصوصية البيانات ويقضي على الحاجة إلى قفل مزود السحابة.
تتميز المنصة بميزات مثل خطوط زمنية لرسوم التأخير لتحديد عمليات البحث البطيئة عن المتجهات وتأخيرات النماذج، ورسم بياني D3 لتنفيذ DAG لتصور الرسوم البيانية السببية المعقدة، والبيانات المالية في الوقت الحقيقي لحساب نفقات الرموز الدقيقة. يدعم فيينيون أيضًا تتبع الرموز والتكاليف بعملات متعددة، مما يسمح للمستخدمين بالتبديل بين العملات المختلفة وتخصيص أسعار الصرف.
فيينيون مرخص بموجب Apache 2.0، مما يسمح للمستخدمين بفحص، تعديل، وتوسيع أي جزء من قاعدة الشيفرة. تم تصميمه للعمل على الأجهزة الخاصة بك دون تسعير لكل مقعد أو قفل مزود السحابة، مما يجعله خيارًا مثاليًا للمطورين الذين يبحثون عن بديل مفتوح المصدر مستضاف ذاتيًا لرصد الذكاء الاصطناعي.
- الفئةMLOps ونشر النماذج
- نموذج التسعيرمفتوح المصدر
- النشرمحلي
- المنصاتبايثون
الميزات الأساسية لـ فيينيون AI ديباجر
تتبع تنفيذ كامل لـ DAG
تتبع تكاليف الرموز
رسوم تأخير
تشخيص الأخطاء
يعمل محليًا
مفتوح المصدر بموجب Apache 2.0
دعم متعدد العملات
تصور تنفيذ DAG باستخدام D3
البيانات المالية في الوقت الحقيقي
خطوط زمنية لرسوم التأخير
لا يوجد قفل مزود سحابة
تكامل SDK بايثون
عزل مساحة العمل متعددة المستأجرين
ذكاء الأخطاء الدلالية
فرق الانحدار المقارن للتتبع
كيفية استخدام فيينيون AI ديباجر؟
تكوين: تثبيت SDK بايثون وإعداد العميل
استخدام: تشغيل فيينيون محليًا باستخدام Docker
فحص: عرض تتبع التنفيذ والتشخيصات
تحسين: تحليل مقاييس التأخير والتكاليف
حالات استخدام فيينيون AI ديباجر
- تصحيح أخطاء الذكاء الاصطناعي
- إدارة التكاليف
- تحليل التأخير
- خصوصية البيانات
- تطوير مفتوح المصدر
