OpenLIT 통합은 얼마나 쉬운가요?

통합은 매우 간단합니다 - LLM 애플리케이션에서 데이터를 수집하기 시작하려면 'openlit.init()'라는 한 줄의 코드를 추가하면 됩니다. 네이티브 OpenTelemetry 지원과 원활한 통합을 제공합니다.

OpenLIT의 주요 기능은 무엇인가요?

OpenLIT의 주요 기능에는 애플리케이션 및 요청 추적, 예외 모니터링, 비용 추적, 버전 관리가 포함된 프롬프트 관리, Vault Hub를 통한 안전한 비밀 관리, Openground를 통한 LLM 비교 도구, LLM, 벡터 데이터베이스 및 GPU에 대한 OpenTelemetry 네이티브 관찰 가능성이 포함됩니다.

OpenLIT는 개인 정보 보호에 중점을 두고 있나요?

네, OpenLIT는 개인 정보 보호에 중점을 두고 있습니다. 사용자는 코드가 정확히 무엇을 하는지 볼 수 있으며, 추가적인 개인 정보 보호 제어를 위해 플랫폼을 자체 호스팅할 옵션이 있습니다.

OpenLIT는 어떤 종류의 모니터링 기능을 제공하나요?

OpenLIT는 엔드 투 엔드 요청 추적, 상세한 스팬 추적, 스택 트레이스를 통한 자동 예외 모니터링, 비용 추적 및 실시간 데이터 스트리밍을 포함한 포괄적인 모니터링을 제공합니다. 또한 Datadog 및 Grafana Cloud와 같은 인기 있는 관찰 가능성 플랫폼과의 통합도 지원합니다.

OpenLIT는 프롬프트 관리를 어떻게 처리하나요?

OpenLIT는 조직화된 저장소, 버전 관리(주요, 부, 패치 업데이트 포함) 및 동적 변수를 사용한 프롬프트 사용을 허용하는 중앙 집중식 프롬프트 저장소를 제공합니다. {{variableName}} 규칙을 사용하여 특정 변수를 사용하여 초안을 작성하고 프롬프트를 사용자 정의할 수 있도록 지원합니다.

OpenLIT

WebsiteFreeAI DevOps Assistant Monitor & Log Management

OpenLIT은 GenAI 및 LLM 애플리케이션을 위해 특별히 설계된 오픈 소스 OpenTelemetry 네이티브 관찰 가능성 도구로, 단 한 줄의 코드 통합으로 포괄적인 모니터링, 프롬프트 관리 및 평가 기능을 제공합니다.

소셜 및 이메일:

웹사이트 방문

이 도구 광고하기

https://openlit.io/?ref=aipure&utm_source=aipure

개요
분석
공식 게시물
동영상
대안

제품 정보

업데이트됨:Jan 17, 2025

OpenLIT 월간 트래픽 동향

OpenLIT은(는) 지난달 5.9k회 방문을 기록했으며, 이는 -4.6%의 약간의 감소을(를) 보여줍니다. 저희 분석에 따르면 이러한 추세는 AI 도구 분야의 일반적인 시장 동향과 일치합니다.

과거 트래픽 보기

OpenLIT이란?

OpenLIT은 생성 AI 및 대형 언어 모델(LLM)의 AI 개발 워크플로를 간소화하기 위해 구축된 혁신적인 오픈 소스 플랫폼입니다. 이는 개발자가 AI 애플리케이션을 모니터링, 평가 및 최적화하는 데 도움을 주는 완전한 관찰 가능성 솔루션 역할을 합니다. 이 플랫폼은 LLM 성능 추적, 비용 모니터링, 프롬프트 버전 관리 및 안전한 API 키 관리를 포함한 필수 기능을 통합된 인터페이스로 결합하여 팀이 AI 인프라를 효과적으로 관리할 수 있도록 합니다.

OpenLIT의 주요 기능

OpenLIT는 GenAI 및 LLM 애플리케이션을 위해 특별히 설계된 오픈 소스 OpenTelemetry 네이티브 가시성 플랫폼입니다. LLM 성능 추적, GPU 모니터링, 비용 분석, 프롬프트 관리 및 비밀 관리 등 포괄적인 모니터링 기능을 제공하며, 단 한 줄의 코드 통합으로 모두 구현할 수 있습니다. 이 플랫폼은 다양한 LLM 공급자, 벡터 데이터베이스 및 기존 가시성 도구와의 원활한 통합을 제공하면서 개인 정보 보호 및 사용 편의성에 강력한 초점을 맞추고 있습니다.

OpenTelemetry 네이티브 가시성: 자동 계측을 통해 LLM 애플리케이션의 종단 간 추적 및 모니터링을 제공하며, 성능, 비용, 토큰 및 사용자 상호작용에 대한 메트릭을 수집합니다.

프롬프트 관리 시스템: 프롬프트를 저장, 버전 관리 및 관리하기 위한 중앙 집중식 저장소로, 동적 변수 및 초안 상태를 포함한 버전 관리를 지원합니다.

안전한 금고 관리: 민감한 정보 및 API 키를 관리하기 위한 내장된 안전한 저장 시스템으로, 환경 통합이 용이합니다.

포괄적인 분석 대시보드: 애플리케이션 성능 모니터링, 예외 추적, 비용 분석 및 서로 다른 LLM 성능 비교를 실시간으로 수행할 수 있는 시각적 인터페이스입니다.

OpenLIT의 사용 사례

AI 애플리케이션 개발: 개발자들이 개발 및 운영 단계에서 GenAI 애플리케이션을 모니터링하고 최적화할 수 있도록 포괄적인 성능 통찰력을 제공합니다.

비용 최적화: 조직이 다양한 공급자 간의 LLM 사용 비용을 추적하고 분석할 수 있도록 하여 자원 할당에 대한 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.

LLM 성능 비교: 팀이 서로 다른 LLM 공급자를 나란히 비교하여 특정 사용 사례에 가장 적합한 옵션을 선택할 수 있도록 합니다.

보안 준수: 조직이 안전한 비밀 관리 및 AI 애플리케이션 행동에 대한 포괄적인 모니터링을 통해 보안 기준을 유지할 수 있도록 돕습니다.

장점

단 한 줄의 코드로 간단한 통합

자체 호스팅 기능을 갖춘 오픈 소스

포괄적인 모니터링 및 관리 기능

기존 가시성 스택에 대한 네이티브 OpenTelemetry 지원

단점

자체 호스팅을 위한 기술적 지식 필요

신규 도구로서 제한된 커뮤니티 지원

OpenLIT 사용 방법

OpenLIT 설치: TypeScript/JavaScript 프로젝트의 경우 npm('npm i openlit')을 사용하거나 Python 프로젝트의 경우 pip('pip install openlit')을 사용하여 OpenLIT을 설치합니다.

OpenLIT 초기화: 'openlit.init()'을 코드에 추가하여 LLM 애플리케이션에서 관찰 가능성 데이터를 수집하기 시작합니다. 초기화 중에 OTLP 엔드포인트 및 애플리케이션 이름과 같은 옵션을 구성할 수 있습니다.

OpenLIT 백엔드 배포: 빠른 설정을 위해 Docker Compose('docker-compose up -d')를 사용하거나 Kubernetes 배포를 위해 Helm 차트를 사용하여 OpenLIT 백엔드를 배포합니다. 이를 통해 UI 및 필요한 백엔드 서비스가 설정됩니다.

비밀 관리 구성: OpenLIT Vault를 사용하여 API 키 및 기타 민감한 자격 증명을 안전하게 저장하고 관리합니다. UI 또는 SDK를 통해 Vault에 접근하여 비밀을 저장/검색합니다.

프롬프트 관리 설정: UI의 프롬프트 허브를 사용하여 프롬프트를 생성, 버전 관리 및 관리합니다. 동적 콘텐츠를 위해 {{variableName}} 구문으로 프롬프트에 변수를 사용할 수 있습니다.

애플리케이션 모니터링: OpenLIT 대시보드에 접근하여 추적, 메트릭, 비용 및 예외를 확인합니다. LLM 성능을 분석하고 오류를 추적하며 GPU 사용량을 모니터링할 수 있습니다.

OpenGround로 LLM 테스트: OpenGround 플레이그라운드를 사용하여 성능, 비용 및 기타 메트릭을 기준으로 다양한 LLM 공급자를 나란히 비교하고 실험합니다.

평가 설정: hallucination, bias 및 toxicity 감지를 위한 평가를 구성하여 LLM 출력 품질을 평가합니다.

데이터 내보내기: 선택적으로 OpenLIT의 관찰 가능성 데이터를 Prometheus, Grafana 또는 기타 OpenTelemetry 호환 플랫폼과 같은 외부 도구로 전송하기 위해 연결을 구성합니다.