Описание
OpenLIT — это мощная открытая платформа, разработанная для улучшения инжиниринга ИИ путем обеспечения комплексной наблюдаемости для приложений GenAI и LLM. Созданная на основе стандартов OpenTelemetry, она беспрепятственно интегрируется с существующими стеками наблюдаемости, позволяя разработчикам и инженерам эффективно отслеживать, отлаживать и улучшать свои ИИ-приложения. Платформа спроектирована для производственных нагрузок и предлагает надежные инструменты для мониторинга в реальном времени, трассировки и оценки.
Читать далее
Ключевые возможности OpenLIT включают распределенную трассировку, которая визуализирует потоки запросов, выявляет узкие места и отслеживает полный жизненный цикл взаимодействий с ИИ. Функция оценки моделей ИИ поддерживает как онлайн, так и офлайн оценки через пользовательский интерфейс и SDK, позволяя экспериментировать с промптами и моделями. Управление промптами централизовано, что позволяет версионировать, развертывать и быстрее итерировать по вариантам промптов. Панели мониторинга в реальном времени обеспечивают унифицированное представление в различных средах, с возможностью пользовательских SQL-запросов для анализа данных и гибкой конфигурацией виджетов.
OpenLIT также превосходно справляется с управлением множеством развертываний, предлагая единую панель для мониторинга и сравнения метрик производительности всего парка ИИ-систем. Интеграция проста и требует минимальных изменений кода для существующих приложений, а также обеспечивает наблюдаемость Kubernetes без кода через оператор, который автоматически инструментирует ИИ-нагрузки. Это делает ее идеальной для LLM-приложений, ИИ-агентов, векторных баз данных и различных ИИ-фреймворков.
Платформа является открытой и бесплатной, с сильным акцентом на конфиденциальность и избегание привязки к поставщику. Она создана для масштабирования с минимальными накладными расходами на производительность и способствует росту сообщества разработчиков. OpenLIT поддерживает широкий спектр LLM-провайдеров, векторных баз данных и ИИ-фреймворков, обеспечивая широкую совместимость и гибкость для пользователей, стремящихся создавать лучшие и более надежные ИИ-приложения.
- КатегорияMLOps и развёртывание моделей
- Модель ценообразованияОткрытый исходный код
- РазвёртываниеСамостоятельный хостинг
- ПлатформыВеб
Основные функции OpenLIT
Нативная для OpenTelemetry наблюдаемость GenAI и LLM
Распределенная трассировка для мониторинга в реальном времени
Оценка моделей ИИ (онлайн/офлайн)
Централизованное управление промптами и версионирование
Панели мониторинга в реальном времени с пользовательскими SQL-запросами
Управление множеством развертываний для ИИ-парков
Наблюдаемость Kubernetes без кода через оператор
Автоматическая инструментация для ИИ-приложений
Поддержка основных LLM-провайдеров и фреймворков
Самостоятельное размещение и открытый исходный код под лицензией Apache 2.0
Обработка данных с приоритетом конфиденциальности
Готовность к производству для масштабируемых ИИ-приложений
Как использовать OpenLIT?
Установите OpenLit: Используйте pip install openlit.
Инициализируйте в приложении: Импортируйте openlit и вызовите openlit.init().
Настройте оператор Kubernetes: Разверните оператор OpenLIT для инструментации без кода.
Мониторинг развертываний: Получите доступ к унифицированным панелям мониторинга для получения информации в реальном времени.
Оценка моделей: Используйте UI или SDK для проверки производительности моделей ИИ.
Управление промптами: Версионируйте и развертывайте промпты централизованно.
Анализ телеметрии: Пишите пользовательские SQL-запросы для глубокого анализа данных.
Варианты использования OpenLIT
- Наблюдаемость LLM-приложений
- Мониторинг ИИ-агентов
- Трассировка векторных баз данных
- Инжиниринг и управление промптами
- Управление производственными ИИ-нагрузками
- Наблюдаемость ИИ в Kubernetes
- Оценка моделей ИИ
