Laminar
Laminar est une plateforme open-source tout-en-un qui fournit une instrumentation complète, une observabilité et des analyses pour concevoir des applications LLM de classe mondiale avec des fonctionnalités telles que le traçage, l'évaluation et la gestion des chaînes de prompts.
https://www.lmnr.ai/?ref=aipure&utm_source=aipure
Informations sur le produit
Mis à jour:Feb 16, 2025
Tendances du trafic mensuel de Laminar
Laminar a reçu 8.6k visites le mois dernier, démontrant une Légère croissance de 10%. Selon notre analyse, cette tendance s'aligne avec la dynamique typique du marché dans le secteur des outils d'IA.
Voir l'historique du traficQu'est-ce que Laminar
Fondée en 2024 par Robert Kim et Din Mailibay, Laminar AI est une entreprise soutenue par Y Combinator qui offre une plateforme unifiée pour construire, déployer et surveiller des applications d'IA de production. Écrite en Rust pour des performances rapides et fiables, Laminar sert de plateforme de développement open-source qui combine des données de traces avec des analyses basées sur des événements, aidant les équipes à collecter, comprendre et utiliser les données qui régissent la qualité de leurs applications LLM. La plateforme peut être auto-hébergée ou utilisée comme un service géré.
Caractéristiques principales de Laminar
Laminar est une plateforme open-source tout-en-un conçue pour l'ingénierie des produits LLM, offrant des outils complets pour le traçage, l'évaluation et la gestion des applications LLM. Elle fournit une observabilité sans surcharge, des capacités de création de jeux de données, une gestion des chaînes de prompts et des fonctionnalités d'évaluation automatisée, le tout étant entièrement open-source et facile à auto-héberger.
Observabilité sans surcharge: Les traces sont envoyées en arrière-plan via gRPC avec une surcharge minimale, prenant en charge à la fois les modèles de texte et d'image, offrant une visibilité claire sur chaque étape de l'exécution
Évaluations automatisées: Permet la configuration d'évaluateurs LLM-en-tant-que-juge ou de scripts Python pour s'exécuter automatiquement sur les intervalles reçus, rendant l'évaluation plus évolutive que l'étiquetage humain
Création de jeux de données: Permet la création de jeux de données à partir de traces qui peuvent être utilisées pour des évaluations, un ajustement fin et l'ingénierie des prompts
Gestion des chaînes de prompts: Prend en charge la construction et l'hébergement de chaînes complexes incluant des mélanges d'agents et des pipelines LLM auto-réfléchissants
Cas d'utilisation de Laminar
Développement d'applications LLM: Aide les développeurs à suivre et à optimiser leurs applications LLM en production avec une surveillance et une analyse complètes
Évaluation de modèles d'IA: Permet aux équipes de mettre en place des pipelines d'évaluation automatisés pour évaluer les performances des LLM sans intervention manuelle
Surveillance de production: Fournit des outils pour surveiller et analyser les applications LLM dans des environnements de production avec une visualisation complète des traces et des capacités de recherche
Avantages
Entièrement open-source et auto-hébergeable
Surcharge minimale sur les performances de l'application
Suite complète d'outils pour le développement et la surveillance des LLM
Inconvénients
Actuellement limité aux modèles de texte et d'image (prise en charge audio en attente)
Nécessite une configuration technique et une intégration
Comment utiliser Laminar
Installer Laminar: Installez en utilisant pip : pip install lmnr
Obtenir la clé API du projet: Créez un projet sur lmnr.ai et générez une clé API de projet depuis la page des paramètres sous la section 'Clés API de projet'
Définir la variable d'environnement: Ajoutez votre clé API aux variables d'environnement : echo 'LMNR_PROJECT_API_KEY=<VOTRE_CLÉ_API_DE_PROJET>' >> .env
Initialiser Laminar dans le code: Importez et initialisez Laminar dans votre code Python : from lmnr import Laminar as L; L.initialize('<VOTRE_CLÉ_API_DE_PROJET>')
Instrumenter les appels LLM: Utilisez le décorateur @observe() pour tracer les fonctions qui effectuent des appels LLM. Cela collectera automatiquement les données d'exécution
Configurer les évaluations (optionnel): Configurez des évaluateurs LLM-en-juge ou des scripts Python pour évaluer et étiqueter automatiquement les traces à mesure qu'elles arrivent
Construire des ensembles de données: Utilisez les traces collectées pour construire des ensembles de données qui peuvent être utilisés pour des évaluations, un ajustement fin et l'ingénierie de prompts
Créer des chaînes de prompts: Utilisez l'interface utilisateur pour construire et gérer des chaînes et des pipelines LLM complexes au-delà des simples prompts
Déployer le pipeline: Une fois prêt, déployez votre pipeline en sélectionnant la version cible. Appelez-le depuis Python en utilisant L.run() avec le nom du pipeline et les entrées
Surveiller et analyser: Utilisez le tableau de bord Laminar pour visualiser les traces, les rechercher et analyser les modèles d'utilisation de votre application LLM
FAQ de Laminar
Laminar est une plateforme open-source tout-en-un pour l'ingénierie des produits LLM (Modèle de Langage de Grande Taille). Elle aide à collecter, comprendre et utiliser des données pour améliorer les applications LLM.
Publications officielles
Chargement...Vidéo de Laminar
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Analyses du site web de Laminar
Trafic et classements de Laminar
8.6K
Visites mensuelles
#2641466
Classement mondial
-
Classement par catégorie
Tendances du trafic : Jun 2024-Jan 2025
Aperçu des utilisateurs de Laminar
00:00:09
Durée moyenne de visite
1.93
Pages par visite
43.08%
Taux de rebond des utilisateurs
Principales régions de Laminar
US: 32.27%
KZ: 21.34%
GB: 11.25%
CA: 10.73%
DE: 8.75%
Others: 15.66%
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