Description
OpenLIT est une puissante plateforme open-source conçue pour améliorer l'ingénierie IA en fournissant une observabilité complète pour les applications GenAI et LLM. Construite nativement sur les standards OpenTelemetry, elle s'intègre de manière transparente aux piles d'observabilité existantes, permettant aux développeurs et ingénieurs de surveiller, déboguer et améliorer efficacement leurs applications IA. La plateforme est conçue pour les charges de travail de production, offrant des outils robustes pour la surveillance en temps réel, le traçage et l'évaluation.
Lire la suite
Les capacités clés d'OpenLIT incluent le traçage distribué, qui visualise les flux de requêtes, identifie les goulots d'étranglement et suit le cycle de vie complet des interactions IA. Sa fonctionnalité d'évaluation des modèles IA prend en charge les évaluations en ligne et hors ligne via une interface utilisateur et des SDK, permettant l'expérimentation avec les prompts et les modèles. La gestion des prompts est centralisée, permettant le versionnement, le déploiement et une itération plus rapide sur les variations de prompts. Les tableaux de bord de surveillance en temps réel fournissent une vue unifiée sur différents environnements, avec des capacités de requêtes SQL personnalisées pour l'analyse des données et des configurations de widgets flexibles.
OpenLIT excelle également dans la gestion multi-déploiements, offrant un tableau de bord unique pour surveiller et comparer les métriques de performance sur l'ensemble d'une flotte IA. L'intégration est simple, nécessitant des modifications minimales du code pour les applications existantes et offrant une observabilité Kubernetes sans code via un opérateur qui instrumente automatiquement les charges de travail IA. Cela la rend idéale pour les applications LLM, les agents IA, les bases de données vectorielles et divers frameworks IA.
La plateforme s'engage à être open-source et gratuite, avec un fort accent sur la confidentialité et l'évitement de la dépendance vis-à-vis d'un fournisseur. Elle est conçue pour l'évolutivité avec une surcharge de performance minimale et favorise une communauté croissante de développeurs. OpenLIT prend en charge un large éventail de fournisseurs LLM, de bases de données vectorielles et de frameworks IA, garantissant une large compatibilité et flexibilité pour les utilisateurs cherchant à construire des applications IA meilleures et plus fiables.
- CatégorieMLOps et déploiement de modèles
- Modèle tarifaireOpen Source
- DéploiementAuto-hébergé
- PlateformesWeb
Fonctionnalités principales de OpenLIT
Observabilité GenAI et LLM native OpenTelemetry
Traçage distribué pour la surveillance en temps réel
Évaluation des modèles IA (en ligne/hors ligne)
Gestion et versionnement centralisés des prompts
Tableaux de bord de surveillance en temps réel avec requêtes SQL personnalisées
Gestion multi-déploiements pour les flottes IA
Observabilité Kubernetes sans code via opérateur
Instrumentation automatique pour les applications IA
Support des principaux fournisseurs et frameworks LLM
Auto-hébergement et open-source sous licence Apache 2.0
Gestion des données axée sur la confidentialité
Prêt pour la production pour les applications IA évolutives
Comment utiliser OpenLIT ?
Installer OpenLit : Utilisez pip install openlit.
Initialiser dans l'Application : Importez openlit et appelez openlit.init().
Configurer l'Opérateur Kubernetes : Déployez l'Opérateur OpenLIT pour une instrumentation sans code.
Surveiller les Déploiements : Accédez aux tableaux de bord unifiés pour des informations en temps réel.
Évaluer les Modèles : Utilisez l'interface utilisateur ou les SDK pour les vérifications de performance des modèles IA.
Gérer les Prompts : Versionnez et déployez les prompts de manière centralisée.
Analyser la Télémétrie : Rédigez des requêtes SQL personnalisées pour une analyse approfondie des données.
Cas d'utilisation de OpenLIT
- Observabilité des applications LLM
- Surveillance des agents IA
- Traçage des bases de données vectorielles
- Ingénierie et gestion des prompts
- Gestion des charges de travail IA en production
- Observabilité IA sur Kubernetes
- Évaluation des modèles IA
