OpenLIT
OpenLIT ist ein Open-Source-Tool zur Beobachtbarkeit, das OpenTelemetry-native ist und speziell für GenAI- und LLM-Anwendungen entwickelt wurde. Es bietet umfassende Überwachungs-, Eingabeaufforderungsmanagement- und Bewertungsfunktionen mit nur einer Zeile Code-Integration.
https://openlit.io/?ref=aipure&utm_source=aipure
Produktinformationen
Aktualisiert:Mar 16, 2025
OpenLIT Monatliche Traffic-Trends
OpenLIT erhielt im letzten Monat 10.5k Besuche, was ein Signifikantes Wachstum von 79.9% zeigt. Basierend auf unserer Analyse entspricht dieser Trend der typischen Marktdynamik im Bereich der KI-Tools.
Verlaufsdaten anzeigenWas ist OpenLIT
OpenLIT ist eine innovative Open-Source-Plattform, die entwickelt wurde, um KI-Entwicklungs-Workflows zu vereinfachen, insbesondere für generative KI und große Sprachmodelle (LLMs). Sie dient als vollständige Beobachtungslösung, die Entwicklern hilft, ihre KI-Anwendungen zu überwachen, zu bewerten und zu optimieren. Die Plattform kombiniert wesentliche Funktionen wie die Verfolgung der LLM-Leistung, Kostenüberwachung, Versionierung von Eingabeaufforderungen und sichere Verwaltung von API-Schlüsseln in einer einheitlichen Benutzeroberfläche, was es Teams erleichtert, ihre KI-Infrastruktur effektiv zu verwalten.
Hauptfunktionen von OpenLIT
OpenLIT ist eine Open-Source-Observability-Plattform, die nativ für OpenTelemetry entwickelt wurde und speziell für GenAI- und LLM-Anwendungen konzipiert ist. Sie bietet umfassende Überwachungsmöglichkeiten, einschließlich der Verfolgung der LLM-Leistung, GPU-Überwachung, Kostenanalyse, Prompt-Management und Geheimnisverwaltung - alles erreichbar mit nur einer Codezeile zur Integration. Die Plattform bietet nahtlose Integration mit verschiedenen LLM-Anbietern, Vektordatenbanken und bestehenden Observability-Tools, während sie einen starken Fokus auf Datenschutz und Benutzerfreundlichkeit legt.
OpenTelemetry-native Observability: Bietet End-to-End-Tracking und Überwachung von LLM-Anwendungen mit automatischer Instrumentierung, die Metriken zu Leistung, Kosten, Tokens und Benutzerinteraktionen sammelt
Prompt-Management-System: Zentralisiertes Repository zum Speichern, Versionieren und Verwalten von Prompts mit Unterstützung für dynamische Variablen und Versionskontrolle einschließlich Entwurfszuständen
Sichere Vault-Verwaltung: Integriertes sicheres Speichersystem zur Verwaltung sensibler Informationen und API-Schlüssel mit einfacher Integration in die Umgebung
Umfassendes Analyse-Dashboard: Visuelle Schnittstelle zur Überwachung der Anwendungsleistung, Verfolgung von Ausnahmen, Analyse von Kosten und zum Vergleich verschiedener LLM-Leistungen in Echtzeit
Anwendungsfälle von OpenLIT
Entwicklung von KI-Anwendungen: Hilft Entwicklern, ihre GenAI-Anwendungen während der Entwicklungs- und Produktionsphasen mit umfassenden Leistungsanalysen zu überwachen und zu optimieren
Kostenoptimierung: Ermöglicht Organisationen, die Nutzungskosten von LLM über verschiedene Anbieter hinweg zu verfolgen und zu analysieren, um informierte Entscheidungen über die Ressourcenzuteilung zu treffen
LLM-Leistungsvergleich: Ermöglicht Teams, verschiedene LLM-Anbieter nebeneinander zu vergleichen, um die am besten geeignete Option für ihren spezifischen Anwendungsfall auszuwählen
Sicherheitskonformität: Hilft Organisationen, Sicherheitsstandards durch sichere Geheimnisverwaltung und umfassende Überwachung des Verhaltens von KI-Anwendungen aufrechtzuerhalten
Vorteile
Einfache Integration mit nur einer Codezeile
Open-Source mit Self-Hosting-Fähigkeit
Umfassende Überwachungs- und Verwaltungsfunktionen
Native OpenTelemetry-Unterstützung für bestehende Observability-Stacks
Nachteile
Erfordert technisches Wissen für das Self-Hosting
Begrenzte Community-Unterstützung als neuere Lösung
Wie verwendet man OpenLIT
Installieren Sie OpenLIT: Installieren Sie OpenLIT entweder mit npm ('npm i openlit') für TypeScript/JavaScript-Projekte oder pip ('pip install openlit') für Python-Projekte
Initialisieren Sie OpenLIT: Fügen Sie 'openlit.init()' zu Ihrem Code hinzu, um mit dem Sammeln von Beobachtungsdaten aus Ihrer LLM-Anwendung zu beginnen. Sie können Optionen wie OTLP-Endpunkt und Anwendungsname während der Initialisierung konfigurieren
Bereitstellen des OpenLIT-Backends: Bereitstellen des OpenLIT-Backends entweder mit Docker Compose ('docker-compose up -d') für eine schnelle Einrichtung oder mit Helm-Charts für die Kubernetes-Bereitstellung. Dies richtet die UI und die erforderlichen Backend-Dienste ein
Konfigurieren Sie das Geheimnismanagement: Verwenden Sie OpenLIT Vault, um API-Schlüssel und andere sensible Anmeldeinformationen sicher zu speichern und zu verwalten. Greifen Sie über die UI oder das SDK auf das Vault zu, um Geheimnisse zu speichern/abzurufen
Richten Sie das Eingabeaufforderungsmanagement ein: Verwenden Sie das Prompt Hub in der UI, um Ihre Eingabeaufforderungen zu erstellen, zu versionieren und zu verwalten. Sie können Variablen in Eingabeaufforderungen mit der {{variableName}}-Syntax für dynamische Inhalte verwenden
Überwachen Sie die Anwendung: Greifen Sie auf das OpenLIT-Dashboard zu, um Traces, Metriken, Kosten und Ausnahmen anzuzeigen. Sie können die LLM-Leistung analysieren, Fehler verfolgen und die GPU-Nutzung überwachen
Testen Sie LLMs mit OpenGround: Verwenden Sie den OpenGround-Spielplatz, um mit verschiedenen LLM-Anbietern nebeneinander zu experimentieren und diese basierend auf Leistung, Kosten und anderen Metriken zu vergleichen
Richten Sie Bewertungen ein: Konfigurieren Sie Bewertungen zur Erkennung von Halluzinationen, Vorurteilen und Toxizität mit dem evals-Modul, um die Qualität der LLM-Ausgaben zu bewerten
Daten exportieren: Konfigurieren Sie optional Verbindungen, um die Beobachtungsdaten von OpenLIT an externe Tools wie Prometheus, Grafana oder andere OpenTelemetry-kompatible Plattformen zu senden
OpenLIT FAQs
OpenLIT ist eine Open-Source-Plattform für KI-Engineering, die den KI-Entwicklungsworkflow vereinfacht, insbesondere für generative KI und LLMs. Sie bietet Beobachtbarkeit, Prompt-Management und Geheimnisverwaltung mit OpenTelemetry-nativer Unterstützung.
Offizielle Beiträge
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