설명
OpenLIT은 GenAI 및 LLM 애플리케이션에 대한 포괄적인 관찰 가능성을 제공하여 AI 엔지니어링을 강화하도록 설계된 강력한 오픈 소스 플랫폼입니다. OpenTelemetry 표준을 기반으로 네이티브하게 구축되어 기존 관찰 가능성 스택과 원활하게 통합되어 개발자와 엔지니어가 AI 애플리케이션을 효과적으로 모니터링, 디버깅 및 개선할 수 있습니다. 이 플랫폼은 실시간 모니터링, 추적 및 평가를 위한 강력한 도구를 제공하며 프로덕션 워크로드를 위해 설계되었습니다.
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OpenLIT의 주요 기능에는 요청 흐름을 시각화하고 병목 현상을 식별하며 AI 상호 작용의 전체 수명 주기를 추적하는 분산 추적이 포함됩니다. AI 모델 평가 기능은 사용자 인터페이스 및 SDK를 통해 온라인 및 오프라인 평가를 모두 지원하여 프롬프트 및 모델 실험을 가능하게 합니다. 프롬프트 관리는 중앙 집중화되어 버전 관리, 배포 및 프롬프트 변형에 대한 빠른 반복을 허용합니다. 실시간 모니터링 대시보드는 다양한 환경에 걸쳐 통합된 보기를 제공하며, 데이터 분석을 위한 사용자 지정 SQL 쿼 기능과 유연한 위젯 구성을 제공합니다.
OpenLIT은 또한 멀티 배포 관리에서 뛰어나 전체 AI 플릿의 성능 메트릭을 모니터링하고 비교하기 위한 단일 대시보드를 제공합니다. 통합은 간단하며 기존 애플리케이션에 대한 코드 변경을 최소화하고 AI 워크로드를 자동으로 계측하는 연산자를 통해 제로 코드 Kubernetes 관찰 가능성을 제공합니다. 이는 LLM 애플리케이션, AI 에이전트, 벡터 데이터베이스 및 다양한 AI 프레임워크에 이상적입니다.
이 플랫폼은 오픈 소스 및 무료이며 개인 정보 보호를 강조하고 벤더 종속성을 피하는 데 중점을 둡니다. 최소한의 성능 오버헤드로 확장성을 위해 구축되었으며 개발자 커뮤니티의 성장을 촉진합니다. OpenLIT은 광범위한 LLM 제공업체, 벡터 데이터베이스 및 AI 프레임워크를 지원하여 더 좋고 안정적인 AI 애플리케이션을 구축하려는 사용자를 위한 광범위한 호환성과 유연성을 보장합니다.
- 카테고리MLOps 및 모델 배포
- 요금제오픈 소스
- 배포자체 호스팅
- 플랫폼웹
OpenLIT의 핵심 기능
OpenTelemetry 네이티브 GenAI 및 LLM 관찰 가능성
실시간 모니터링을 위한 분산 추적
AI 모델 평가 (온라인/오프라인)
중앙 집중식 프롬프트 관리 및 버전 관리
사용자 지정 SQL 쿼가 포함된 실시간 모니터링 대시보드
AI 플릿을 위한 멀티 배포 관리
연산자를 통한 제로 코드 Kubernetes 관찰 가능성
AI 애플리케이션 자동 계측
주요 LLM 제공업체 및 프레임워크 지원
Apache 2.0에 따른 자체 호스팅 및 오픈 소스
개인 정보 우선 데이터 처리
확장 가능한 AI 애플리케이션을 위한 프로덕션 준비
OpenLIT 사용 방법은?
OpenLit 설치: pip install openlit을 사용합니다.
애플리케이션에서 초기화: openlit을 가져오고 openlit.init()을 호출합니다.
Kubernetes 연산자 구성: 제로 코드 계측을 위해 OpenLIT 연산자를 배포합니다.
배포 모니터링: 실시간 통찰력을 위해 통합 대시보드에 액세스합니다.
모델 평가: UI 또는 SDK를 사용하여 AI 모델 성능을 확인합니다.
프롬프트 관리: 프롬프트를 중앙에서 버전 관리하고 배포합니다.
원격 분석 분석: 심층 데이터 분석을 위해 사용자 지정 SQL 쿼를 작성합니다.
OpenLIT의 사용 사례
- LLM 애플리케이션 관찰 가능성
- AI 에이전트 모니터링
- 벡터 데이터베이스 추적
- 프롬프트 엔지니어링 및 관리
- 프로덕션 AI 워크로드 관리
- Kubernetes AI 관찰 가능성
- AI 모델 평가
