Laminar
Laminar ist eine Open-Source-All-in-One-Plattform, die umfassende Instrumentierung, Observierbarkeit und Analytik für die Entwicklung von erstklassigen LLM-Anwendungen mit Funktionen wie Tracing, Evaluierung und Verwaltung von Prompt-Ketten bietet.
https://www.lmnr.ai/?ref=aipure&utm_source=aipure
Produktinformationen
Aktualisiert:Feb 16, 2025
Laminar Monatliche Traffic-Trends
Laminar erhielt im letzten Monat 8.6k Besuche, was ein Leichtes Wachstum von 10% zeigt. Basierend auf unserer Analyse entspricht dieser Trend der typischen Marktdynamik im Bereich der KI-Tools.
Verlaufsdaten anzeigenWas ist Laminar
Gegründet im Jahr 2024 von Robert Kim und Din Mailibay, ist Laminar AI ein von Y Combinator unterstütztes Unternehmen, das eine einheitliche Plattform für den Aufbau, das Deployment und die Überwachung von produktionsreifen KI-Anwendungen anbietet. In Rust geschrieben für schnelle und zuverlässige Leistung, dient Laminar als Open-Source-Entwicklerplattform, die Trace-Daten mit ereignisbasierten Analysen kombiniert und Teams hilft, Daten zu sammeln, zu verstehen und zu nutzen, die die Qualität ihrer LLM-Anwendungen bestimmen. Die Plattform kann entweder selbst gehostet oder als verwalteter Dienst genutzt werden.
Hauptfunktionen von Laminar
Laminar ist eine Open-Source-All-in-One-Plattform, die für die Entwicklung von LLM-Produkten konzipiert wurde und umfassende Werkzeuge zum Verfolgen, Bewerten und Verwalten von LLM-Anwendungen bietet. Sie bietet null Overhead-Observierbarkeit, Möglichkeiten zum Erstellen von Datensätzen, Verwaltung von Prompt-Ketten und automatisierte Bewertungsfunktionen, während sie vollständig Open Source und einfach selbst zu hosten ist.
Null-Overhead-Observierbarkeit: Traces werden im Hintergrund über gRPC mit minimalem Overhead gesendet, unterstützen sowohl Text- als auch Bildmodelle und bieten klare Sichtbarkeit in jeden Schritt der Ausführung
Automatisierte Bewertungen: Ermöglicht die Einrichtung von LLM-als-Richter oder Python-Skript-Bewertungswerkzeugen, die automatisch auf empfangene Spannen ausgeführt werden, wodurch die Bewertung skalierbarer wird als menschliches Labeling
Datensatz-Erstellung: Ermöglicht die Erstellung von Datensätzen aus Traces, die für Bewertungen, Feinabstimmungen und Prompt-Engineering verwendet werden können
Verwaltung von Prompt-Ketten: Unterstützt den Aufbau und das Hosting komplexer Ketten, einschließlich Mischungen von Agenten und selbstreflektierenden LLM-Pipelines
Anwendungsfälle von Laminar
Entwicklung von LLM-Anwendungen: Hilft Entwicklern, ihre LLM-Anwendungen in der Produktion mit umfassendem Monitoring und Analytik zu verfolgen und zu optimieren
Bewertung von KI-Modellen: Ermöglicht Teams die Einrichtung automatisierter Evaluierungs-Pipelines zur Bewertung der LLM-Leistung ohne manuelles Eingreifen
Produktionsüberwachung: Bietet Werkzeuge zur Überwachung und Analyse von LLM-Anwendungen in Produktionsumgebungen mit vollständiger Rückverfolgbarkeit und Suchfunktionen
Vorteile
Vollständig Open Source und selbst hostbar
Minimaler Overhead auf die Anwendungsleistung
Umfassende Suite von Werkzeugen für die LLM-Entwicklung und -Überwachung
Nachteile
Derzeit auf Text- und Bildmodelle beschränkt (Audio-Unterstützung ausstehend)
Erfordert technische Einrichtung und Integration
Wie verwendet man Laminar
Laminar installieren: Installieren Sie mit pip: pip install lmnr
Projekt-API-Schlüssel erhalten: Erstellen Sie ein Projekt auf lmnr.ai und generieren Sie einen Projekt-API-Schlüssel auf der Einstellungsseite im Abschnitt 'Projekt-API-Schlüssel'
Umgebungsvariable setzen: Fügen Sie Ihren API-Schlüssel zu den Umgebungsvariablen hinzu: echo 'LMNR_PROJECT_API_KEY=<IHRE_PROJEKT_API_KEY>' >> .env
Laminar im Code initialisieren: Importieren und initialisieren Sie Laminar in Ihrem Python-Code: from lmnr import Laminar as L; L.initialize('<IHRE_PROJEKT_API_KEY>')
LLM-Aufrufe instrumentieren: Verwenden Sie den @observe() Dekorator, um Funktionen zu verfolgen, die LLM-Aufrufe tätigen. Dies sammelt automatisch Ausführungsdaten
Evaluierungen einrichten (optional): Konfigurieren Sie LLM-as-a-judge oder Python-Skript-Evaluator, um automatisch Traces zu bewerten und zu kennzeichnen, während sie eintreffen
Datensätze erstellen: Verwenden Sie gesammelte Traces, um Datensätze zu erstellen, die für Evaluierungen, Feinabstimmungen und Prompt-Engineering verwendet werden können
Prompt-Ketten erstellen: Verwenden Sie die Benutzeroberfläche, um komplexe LLM-Ketten und Pipelines über einzelne Prompts hinaus zu erstellen und zu verwalten
Pipeline bereitstellen: Sobald Sie bereit sind, stellen Sie Ihre Pipeline bereit, indem Sie die Zielversion auswählen. Rufen Sie sie von Python aus mit L.run() mit Pipeline-Namen und Eingaben auf
Überwachen & Analysieren: Verwenden Sie das Laminar-Dashboard, um Traces zu visualisieren, sie zu durchsuchen und Nutzungsmuster Ihrer LLM-Anwendung zu analysieren
Laminar FAQs
Laminar ist eine Open-Source-All-in-One-Plattform für Engineering-LLM (Large Language Model)-Produkte. Es hilft, Daten zu sammeln, zu verstehen und zu nutzen, um LLM-Anwendungen zu verbessern.
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Analyse der Laminar Website
Laminar Traffic & Rankings
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Traffic-Trends: Jun 2024-Jan 2025
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Top-Regionen von Laminar
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DE: 8.75%
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