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:Feb 16, 2025
OpenLIT Monatliche Traffic-Trends
OpenLIT erhielt im letzten Monat 5.8k Besuche, was ein Leichter Rückgang von -1.6% 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
Wird geladen...OpenLIT Video
Beliebte Artikel
Wie man DeepSeek offline lokal ausführt
Feb 10, 2025
Midjourney Promo-Codes kostenlos im Februar 2025 und wie man sie einlöst
Feb 6, 2025
Leonardo AI Kostenlose Aktive Promo-Codes im Februar 2025 und wie man sie einlöst
Feb 6, 2025
HiWaifu AI Empfehlungscodes im Februar 2025 und wie man sie einlöst
Feb 6, 2025
Analyse der OpenLIT Website
OpenLIT Traffic & Rankings
5.8K
Monatliche Besuche
#3251730
Globaler Rang
-
Kategorie-Rang
Traffic-Trends: Jun 2024-Jan 2025
OpenLIT Nutzereinblicke
00:01:04
Durchschn. Besuchsdauer
2.36
Seiten pro Besuch
48.73%
Nutzer-Absprungrate
Top-Regionen von OpenLIT
IN: 34.3%
US: 31%
BR: 8.96%
GB: 7.12%
TW: 6.32%
Others: 12.29%
Neueste KI-Tools ähnlich wie OpenLIT
Hapticlabs
Hapticlabs ist ein No-Code-Toolkit, das Designern, Entwicklern und Forschern ermöglicht, immersive haptische Interaktionen über Geräte hinweg einfach zu entwerfen, zu prototypisieren und bereitzustellen, ohne programmieren zu müssen.
Deployo.ai
Deployo.ai ist eine umfassende KI-Bereitstellungsplattform, die nahtlose Modellbereitstellung, Überwachung und Skalierung mit integrierten ethischen KI-Rahmenwerken und Cloud-übergreifender Kompatibilität ermöglicht.
CloudSoul
CloudSoul ist eine KI-gestützte SaaS-Plattform, die es Benutzern ermöglicht, Cloud-Infrastrukturen sofort über natürliche Sprachkonversationen bereitzustellen und zu verwalten, wodurch das Management von AWS-Ressourcen zugänglicher und effizienter wird.
Devozy.ai
Devozy.ai ist eine KI-gestützte Entwickler-Selbstbedienungsplattform, die agiles Projektmanagement, DevSecOps, Multi-Cloud-Infrastrukturmanagement und IT-Service-Management in einer einheitlichen Lösung zur Beschleunigung der Softwarebereitstellung kombiniert.
Beliebte KI-Tools wie OpenLIT
HPE GreenLake AI/ML
HPE GreenLake für große Sprachmodelle ist ein bedarfsorientierter, Multi-Tenant-Cloud-Service, der es Unternehmen ermöglicht, große KI-Modelle privat zu trainieren, zu optimieren und bereitzustellen, wobei eine nachhaltige Supercomputing-Infrastruktur genutzt wird, die nahezu zu 100 % aus erneuerbaren Energien betrieben wird.
MeshChain
MeshChain ist ein revolutionäres dezentrales Compute-Netzwerk, das Blockchain-Technologie nutzt, um skalierbare, sichere und kosteneffiziente Rechenressourcen bereitzustellen, die speziell für KI-Arbeitslasten, Training, Inferenz und Gaming-Rendering entwickelt wurden.
RunPod
RunPod ist eine Cloud-Computing-Plattform, die für KI entwickelt wurde und kostengünstige GPU-Dienste für die Entwicklung, das Training und die Skalierung von Modellen des maschinellen Lernens bietet.
Lightning AI
Lightning AI ist eine All-in-One-Plattform für die KI-Entwicklung, die das Codieren, Prototyping, Trainieren, Skalieren und Bereitstellen von KI-Modellen über einen Browser mit null Einrichtung ermöglicht.