OpenLIT
OpenLIT 是一个开源的、OpenTelemetry 原生的可观测性工具,专为 GenAI 和 LLM 应用程序设计,只需一行代码集成即可提供全面的监控、提示管理和评估功能。
https://openlit.io/?ref=aipure&utm_source=aipure
产品信息
更新于:2025年01月17日
什么是 OpenLIT
OpenLIT 是一个创新的开源平台,旨在简化 AI 开发工作流程,特别是针对生成式 AI 和大型语言模型 (LLMs)。它作为一个完整的可观测性解决方案,帮助开发人员监控、评估和优化其 AI 应用程序。该平台将 LLM 性能跟踪、成本监控、提示版本管理和安全 API 密钥管理等关键功能整合到一个统一的界面中,使团队能够更有效地管理其 AI 基础设施。
OpenLIT 的主要功能
OpenLIT 是一个开源的 OpenTelemetry 原生可观测性平台,专门设计用于生成式 AI 和大语言模型(LLM)应用。它提供了全面的监控功能,包括 LLM 性能跟踪、GPU 监控、成本分析、提示管理以及密钥管理,所有这些功能只需一行代码集成即可实现。该平台与各种 LLM 提供商、向量数据库和现有的可观测性工具无缝集成,同时注重隐私和易用性。
OpenTelemetry 原生可观测性: 提供 LLM 应用的端到端追踪和监控,自动 instrumentation 收集性能、成本、令牌和用户交互的指标
提示管理系统: 集中存储、版本管理和管理提示的仓库,支持动态变量和版本控制,包括草稿状态
安全保险库管理: 内置的安全存储系统,用于管理和存储敏感信息和 API 密钥,易于环境集成
全面分析仪表板: 用于监控应用性能、跟踪异常、分析成本和实时比较不同 LLM 性能的可视化界面
OpenLIT 的使用场景
AI 应用开发: 帮助开发人员在开发和生产阶段全面监控和优化他们的生成式 AI 应用,提供详细的性能洞察
成本优化: 使组织能够跟踪和分析不同提供商的 LLM 使用成本,帮助做出关于资源分配的明智决策
LLM 性能比较: 允许团队并排比较不同的 LLM 提供商,选择最适合其特定用例的选项
安全合规: 通过安全的密钥管理和全面监控 AI 应用行为,帮助组织维护安全标准
优点
只需一行代码即可简单集成
开源且支持自托管
全面的监控和管理功能
支持现有的 OpenTelemetry 可观测性堆栈
缺点
需要技术知识进行自托管
作为较新的工具,社区支持有限
如何使用 OpenLIT
安装 OpenLIT: 使用 npm ('npm i openlit') 为 TypeScript/JavaScript 项目安装 OpenLIT,或使用 pip ('pip install openlit') 为 Python 项目安装 OpenLIT
初始化 OpenLIT: 在代码中添加 'openlit.init()' 以开始从您的 LLM 应用程序收集可观测性数据。您可以在初始化时配置 OTLP 端点和应用程序名称等选项
部署 OpenLIT 后端: 使用 Docker Compose ('docker-compose up -d') 快速设置或使用 Helm 图表进行 Kubernetes 部署来部署 OpenLIT 后端。这将设置 UI 和所需的后端服务
配置密钥管理: 使用 OpenLIT Vault 安全地存储和管理 API 密钥和其他敏感凭据。通过 UI 或 SDK 访问 Vault 以存储/检索密钥
设置提示管理: 使用 UI 中的 Prompt Hub 创建、版本化和管理您的提示。您可以在提示中使用 {{variableName}} 语法来生成动态内容
监控应用程序: 访问 OpenLIT 仪表板以查看跟踪、指标、成本和异常。您可以分析 LLM 性能、跟踪错误和监控 GPU 使用情况
使用 OpenGround 测试 LLMs: 使用 OpenGround 沙箱实验并比较不同 LLM 提供商的性能、成本和其他指标
设置评估: 使用 evals 模块配置幻觉、偏见和毒性检测评估,以评估 LLM 输出的质量
导出数据: 可选地配置连接以将 OpenLIT 的可观测性数据发送到外部工具,如 Prometheus、Grafana 或其他 OpenTelemetry 兼容平台
OpenLIT 常见问题
OpenLIT 是一个开源的 AI 工程平台,简化了 AI 开发工作流程,特别是生成式 AI 和大语言模型 (LLM)。它提供了可观察性、提示管理以及通过 OpenTelemetry 本地支持的秘密处理功能。
OpenLIT 网站分析
OpenLIT 流量和排名
5.9K
每月访问量
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全球排名
-
类别排名
流量趋势:Jun 2024-Dec 2024
OpenLIT 用户洞察
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OpenLIT 的热门地区
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