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Traceloop - LLM可靠性平台

AI 应用MLOps 与模型部署#100免费增值 · Python,TypeScript,Go,Ruby

Traceloop通过将评估和监控转变为持续反馈循环,增强了LLM应用的可靠性。它提供实时洞察、自动质量检查和可定制的指标,以确保每次发布都在改进。

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Traceloop - LLM可靠性平台 截图
Traceloop - LLM可靠性平台 截图

Traceloop是一个旨在通过将评估和监控转变为持续反馈循环来增强LLM应用可靠性的 платформ。这样可以确保您的应用程序的每次发布随着时间的推移而变得更好。该平台解决了常见问题,例如临时评分和直觉指标,这些问题使结果存在疑问并浪费时间。Traceloop提供了模型性能的可见性,在它们到达生产之前捕捉到故障。

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使用Traceloop,用户只需一行代码即可在几秒钟内开始跟踪他们的LLM应用。这提供了对提示、响应、延迟等的实时可见性,而无需任何设置麻烦。该平台使用内置的忠实度、相关性和安全性指标自动运行质量检查,使用户能够在不编写测试的情况下获得模型质量的基线理解。

Traceloop允许用户通过注释真实示例和训练自定义评估器来根据自己的标准定义质量。这使得质量成为管道的一部分,在每个拉取请求上或在应用运行时实时自动运行评估。该平台已准备好企业级,符合SOC 2和HIPAA标准,并可以在包括云、本地或隔离环境在内的各种环境中部署。

基于OpenTelemetry等开放标准,Traceloop提供了透明性而不锁定。它支持多种编程语言,并与20多个提供商、向量数据库和框架集成。该平台是开源的,其OpenLLMetry SDK可在GitHub上获得。Traceloop提供了一个免费增值定价模型,允许每月最多50,000个跨度的免费使用,没有座位限制,所有功能开放。

  • 类别MLOps 与模型部署
  • 定价模式免费增值
  • 部署云,内部部署,隔离
  • 平台Python,TypeScript,Go,Ruby

  • LLM应用的持续反馈循环

  • 对模型性能的实时洞察

  • 使用内置指标的自动质量检查

  • 可定制的质量定义

  • 符合SOC 2和HIPAA的企业级准备

  • 基于OpenTelemetry的开放标准

  • 支持多种编程语言

  • 与20多个提供商和框架集成

  • 免费增值定价模型

  • 开源,提供OpenLLMetry SDK

  1. 配置:添加一行代码进行跟踪

  2. 使用:监控提示、响应和延迟

  3. 优化:运行自动质量检查

  4. 部署:在云、本地或隔离环境中使用

  • 实时监控
  • 质量保证
  • 自定义评估
  • 企业部署
  • 开源开发

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