OpenLIT Anleitung
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.
Mehr anzeigenWie 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.
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.
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