描述
OpenLIT 是一个强大的开源平台，旨在通过为 GenAI 和 LLM 应用提供全面的可观测性来增强 AI 工程。它原生构建于 OpenTelemetry 标准之上，可与现有可观测性堆栈无缝集成，使开发人员和工程师能够有效地监控、调试和改进其 AI 应用。该平台专为生产工作负载而设计，提供强大的实时监控、追踪和评估工具。
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OpenLIT 的主要功能包括分布式追踪，可可视化请求流、识别瓶颈并追踪 AI 交互的完整生命周期。其 AI 模型评估功能通过用户界面和 SDK 支持在线和离线评估，从而能够对提示和模型进行实验。提示管理是集中式的，支持版本控制、部署和对提示变体的快速迭代。实时监控仪表板跨不同环境提供统一视图，并具备用于数据分析的自定义 SQL 查询功能和灵活的小部件配置。
OpenLIT 在多部署管理方面也表现出色，提供一个仪表板来监控和比较整个 AI 舰队的性能指标。集成非常简单，只需对现有应用程序进行最少的代码更改，并通过一个自动检测 AI 工作负载的运算符提供零代码 Kubernetes 可观测性。这使其成为 LLM 应用、AI 代理、向量数据库和各种 AI 框架的理想选择。
该平台致力于开源和免费，并高度重视隐私和避免供应商锁定。它专为大规模设计，性能开销极小，并拥有不断壮大的开发者社区。OpenLIT 支持广泛的 LLM 提供商、向量数据库和 AI 框架，确保为寻求构建更好、更可靠的 AI 应用的用户提供广泛的兼容性和灵活性。
- 类别MLOps 与模型部署
- 定价模式开源
- 部署自托管
- 平台网页版
OpenLIT的核心功能
OpenTelemetry 原生 GenAI 和 LLM 可观测性
用于实时监控的分布式追踪
AI 模型评估（在线/离线）
集中式提示管理和版本控制
带自定义 SQL 查询的实时监控仪表板
AI 舰队的多部署管理
通过运算符实现零代码 Kubernetes 可观测性
AI 应用的自动检测
支持主要的 LLM 提供商和框架
根据 Apache 2.0 自托管和开源
隐私优先的数据处理
生产级可扩展 AI 应用
如何使用 OpenLIT？
安装 OpenLit：使用 pip install openlit。
在应用程序中初始化：导入 openlit 并调用 openlit.init()。
配置 Kubernetes Operator：部署 OpenLIT Operator 以实现零代码检测。
监控部署：访问统一仪表板以获取实时洞察。
评估模型：使用 UI 或 SDK 进行 AI 模型性能检查。
管理提示：集中管理提示的版本和部署。
分析遥测数据：编写自定义 SQL 查询以进行深入数据分析。
OpenLIT的使用案例
- LLM 应用可观测性
- AI 代理监控
- 向量数据库追踪
- 提示工程与管理
- 生产 AI 工作负载管理
- Kubernetes AI 可观测性
- AI 模型评估
