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OpenLIT

OpenLITは、GenAIおよびLLMアプリケーションのオブザーバビリティを提供するオープンソースのAIエンジニアリングプラットフォームです。OpenTelemetryを基盤とし、トレーシング、評価、プロンプト管理機能を提供します。Apache 2.0ライセンスの下で無料でセルフホスト可能で、データプライバシーを確保し、本番ワークロードにおけるベンダーロックインを防ぎます。

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OpenLITは、GenAIおよびLLMアプリケーションの包括的なオブザーバビリティを提供することで、AIエンジニアリングを強化するために設計された強力なオープンソースプラットフォームです。OpenTelemetry標準にネイティブに構築されており、既存のオブザーバビリティスタックとシームレスに統合できるため、開発者やエンジニアはAIアプリケーションを効果的に監視、デバッグ、改善できます。このプラットフォームは本番ワークロード向けに設計されており、リアルタイム監視、トレーシング、評価のための堅牢なツールを提供します。

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OpenLITの主な機能には、リクエストフローを可視化し、ボトルネックを特定し、AIインタラクションの完全なライフサイクルを追跡する分散トレーシングが含まれます。AIモデル評価機能は、ユーザーインターフェースとSDKを介したオンラインおよびオフライン評価の両方をサポートし、プロンプトやモデルの実験を可能にします。プロンプト管理は一元化されており、バージョニング、デプロイメント、プロンプトバリエーションの迅速なイテレーションを可能にします。リアルタイム監視ダッシュボードは、異なる環境全体で統一されたビューを提供し、データ分析のためのカスタムSQLクエリ機能と柔軟なウィジェット構成を備えています。

OpenLITは、AIフリート全体のパフォーマンスメトリックを監視および比較するための単一ダッシュボードを提供するマルチデプロイメント管理にも優れています。統合は簡単で、既存のアプリケーションに対するコード変更は最小限で済み、AIワークロードを自動的にインストゥルメントするオペレーターを介してゼロコードのKubernetesオブザーバビリティを提供します。これにより、LLMアプリケーション、AIエージェント、ベクトルデータベース、さまざまなAIフレームワークに最適です。

このプラットフォームは、オープンソースで無料であることにコミットしており、プライバシーを重視し、ベンダーロックインを回避することに重点を置いています。パフォーマンスオーバーヘッドを最小限に抑え、スケーラビリティのために構築されており、開発者の成長するコミュニティを育成しています。OpenLITは、幅広いLLMプロバイダー、ベクトルデータベース、AIフレームワークをサポートしており、より優れた、より信頼性の高いAIアプリケーションを構築したいユーザーに幅広い互換性と柔軟性を提供します。

  • カテゴリーMLOps・モデルデプロイ
  • 料金モデルオープンソース
  • デプロイセルフホスト
  • プラットフォームWeb

  • OpenTelemetryネイティブのGenAIおよびLLMオブザーバビリティ

  • リアルタイム監視のための分散トレーシング

  • AIモデル評価(オンライン/オフライン)

  • 一元化されたプロンプト管理とバージョニング

  • カスタムSQLクエリを備えたリアルタイム監視ダッシュボード

  • AIフリートのためのマルチデプロイメント管理

  • オペレーターによるゼロコードKubernetesオブザーバビリティ

  • AIアプリケーションの自動インストゥルメンテーション

  • 主要なLLMプロバイダーおよびフレームワークのサポート

  • Apache 2.0の下でのセルフホストおよびオープンソース

  • プライバシー重視のデータ処理

  • スケーラブルなAIアプリケーションのための本番対応

  1. OpenLitのインストール: pip install openlit を使用します。

  2. アプリケーションでの初期化: openlit をインポートし、openlit.init() を呼び出します。

  3. Kubernetesオペレーターの設定: ゼロコードインストゥルメンテーションのためにOpenLITオペレーターをデプロイします。

  4. デプロイメントの監視: リアルタイムの洞察を得るために統一されたダッシュボードにアクセスします。

  5. モデルの評価: UIまたはSDKを使用してAIモデルのパフォーマンスチェックを行います。

  6. プロンプトの管理: プロンプトを一元的にバージョン管理し、デプロイします。

  7. テレメトリの分析: 詳細なデータ分析のためにカスタムSQLクエリを作成します。

  • LLMアプリケーションのオブザーバビリティ
  • AIエージェントの監視
  • ベクトルデータベースのトレーシング
  • プロンプトエンジニアリングと管理
  • 本番AIワークロード管理
  • Kubernetes AIオブザーバビリティ
  • AIモデル評価

OpenLIT のレビュー

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