OpenLIT
OpenLIT - это инструмент наблюдаемости с открытым исходным кодом, основанный на OpenTelemetry, специально разработанный для приложений GenAI и LLM, предлагающий комплексный мониторинг, управление подсказками и возможности оценки с интеграцией всего в одну строку кода.
https://openlit.io/?ref=aipure&utm_source=aipure
Информация о продукте
Обновлено:16/03/2025
Тенденции ежемесячного трафика OpenLIT
OpenLIT получил 10.5k посещений за прошлый месяц, демонстрируя Значительный рост на уровне 79.9%. Согласно нашему анализу, эта тенденция соответствует типичной рыночной динамике в секторе инструментов искусственного интеллекта.
Посмотреть историю трафикаЧто такое OpenLIT
OpenLIT - это инновационная платформа с открытым исходным кодом, созданная для упрощения рабочих процессов разработки ИИ, особенно для генеративного ИИ и больших языковых моделей (LLM). Она служит полным решением для наблюдаемости, которое помогает разработчикам мониторить, оценивать и оптимизировать свои приложения ИИ. Платформа объединяет основные функции, такие как отслеживание производительности LLM, мониторинг затрат, версионирование подсказок и безопасное управление API-ключами в едином интерфейсе, что облегчает командам эффективное управление своей инфраструктурой ИИ.
Ключевые особенности OpenLIT
OpenLIT является платформой наблюдаемости с открытым исходным кодом, основанной на OpenTelemetry, специально разработанной для приложений GenAI и LLM. Она предоставляет комплексные возможности мониторинга, включая отслеживание производительности LLM, мониторинг GPU, анализ затрат, управление подсказками и управление секретами - все это можно достичь всего лишь с одной строкой интеграции кода. Платформа предлагает бесшовную интеграцию с различными поставщиками LLM, векторными базами данных и существующими инструментами наблюдаемости, при этом уделяя особое внимание конфиденциальности и удобству использования.
Наблюдаемость на основе OpenTelemetry: Предоставляет сквозное отслеживание и мониторинг приложений LLM с автоматической инструментализацией, собирая метрики по производительности, затратам, токенам и взаимодействиям с пользователями
Система управления подсказками: Централизованный репозиторий для хранения, версионирования и управления подсказками с поддержкой динамических переменных и контроля версий, включая черновые состояния
Управление безопасным хранилищем: Встроенная система безопасного хранения для управления конфиденциальной информацией и API-ключами с легкой интеграцией в окружение
Комплексная аналитическая панель: Визуальный интерфейс для мониторинга производительности приложений, отслеживания исключений, анализа затрат и сравнения различных производительностей LLM в реальном времени
Варианты использования OpenLIT
Разработка приложений ИИ: Помогает разработчикам мониторить и оптимизировать свои приложения GenAI как на этапе разработки, так и в производственной среде с помощью комплексных аналитических данных о производительности
Оптимизация затрат: Позволяет организациям отслеживать и анализировать затраты на использование LLM у различных поставщиков, помогая принимать обоснованные решения о распределении ресурсов
Сравнение производительности LLM: Позволяет командам сравнивать различных поставщиков LLM бок о бок, чтобы выбрать наиболее подходящий вариант для их конкретного случая использования
Соответствие стандартам безопасности: Помогает организациям поддерживать стандарты безопасности через безопасное управление секретами и комплексный мониторинг поведения приложений ИИ
Преимущества
Простая интеграция всего с одной строкой кода
С открытым исходным кодом с возможностью самостоятельного хостинга
Комплексные функции мониторинга и управления
Нативная поддержка OpenTelemetry для существующих стеков наблюдаемости
Недостатки
Требует технических знаний для самостоятельного хостинга
Ограниченная поддержка сообщества, так как это новый инструмент
Как использовать OpenLIT
Установите OpenLIT: Установите OpenLIT, используя npm ('npm i openlit') для проектов TypeScript/JavaScript или pip ('pip install openlit') для проектов на Python
Инициализируйте OpenLIT: Добавьте 'openlit.init()' в ваш код, чтобы начать сбор данных наблюдаемости из вашего приложения LLM. Вы можете настроить параметры, такие как конечная точка OTLP и имя приложения во время инициализации
Разверните бэкенд OpenLIT: Разверните бэкенд OpenLIT, используя Docker Compose ('docker-compose up -d') для быстрой настройки или Helm charts для развертывания в Kubernetes. Это настраивает интерфейс и необходимые бэкенд-сервисы
Настройте управление секретами: Используйте OpenLIT Vault для безопасного хранения и управления API-ключами и другими конфиденциальными учетными данными. Получите доступ к Vault через интерфейс или SDK для хранения/извлечения секретов
Настройте управление подсказками: Используйте Prompt Hub в интерфейсе для создания, версионирования и управления вашими подсказками. Вы можете использовать переменные в подсказках с синтаксисом {{variableName}} для динамического контента
Мониторинг приложения: Получите доступ к панели управления OpenLIT, чтобы просмотреть трассировки, метрики, затраты и исключения. Вы можете анализировать производительность LLM, отслеживать ошибки и мониторить использование GPU
Тестируйте LLM с OpenGround: Используйте площадку OpenGround, чтобы экспериментировать и сравнивать различных поставщиков LLM бок о бок на основе производительности, затрат и других метрик
Настройте оценки: Настройте оценки для обнаружения галлюцинаций, предвзятости и токсичности с помощью модуля evals для оценки качества выводов LLM
Экспортируйте данные: При желании настройте соединения для отправки данных наблюдаемости OpenLIT во внешние инструменты, такие как Prometheus, Grafana или другие платформы, совместимые с OpenTelemetry
Часто задаваемые вопросы о OpenLIT
OpenLIT - это платформа с открытым исходным кодом для инженерии ИИ, которая упрощает рабочий процесс разработки ИИ, особенно для генеративного ИИ и больших языковых моделей (LLM). Она предоставляет возможности наблюдаемости, управления подсказками и обработки секретов с поддержкой OpenTelemetry.
Официальные сообщения
Загрузка...Видео OpenLIT
Популярные статьи
Reve 1.0: Революционный генератор изображений с использованием ИИ и руководство по использованию
Mar 31, 2025
Gemma 3 от Google: откройте для себя самую эффективную модель ИИ на сегодняшний день | Руководство по установке и использованию 2025
Mar 18, 2025
Бесплатные промокоды Pixverse в марте 2025 года и как их использовать
Mar 10, 2025
Реферальные коды HiWaifu AI в марте 2025 года и как их использовать
Mar 10, 2025
Аналитика веб-сайта OpenLIT
Трафик и рейтинги OpenLIT
10.5K
Ежемесячные посещения
#1710640
Глобальный рейтинг
-
Рейтинг категории
Тенденции трафика: Jun 2024-Feb 2025
Анализ пользователей OpenLIT
00:01:06
Средняя продолжительность посещения
3.38
Страниц за посещение
50.39%
Показатель отказов
Основные регионы OpenLIT
IN: 25.41%
DE: 18.33%
US: 16.62%
VN: 10.31%
GB: 8.18%
Others: 21.14%
Последние ИИ-инструменты, похожие на OpenLIT
Hapticlabs
Hapticlabs — это инструмент без кодирования, который позволяет дизайнерам, разработчикам и исследователям легко создавать, прототипировать и развертывать погружные тактильные взаимодействия на устройствах без программирования.
Deployo.ai
Deployo.ai — это комплексная платформа для развертывания ИИ, которая обеспечивает бесшовное развертывание, мониторинг и масштабирование моделей с встроенными этическими рамками ИИ и совместимостью с различными облачными провайдерами.
CloudSoul
CloudSoul — это AI-платформа SaaS, которая позволяет пользователям мгновенно развертывать и управлять облачной инфраструктурой через разговоры на естественном языке, делая управление ресурсами AWS более доступным и эффективным.
Devozy.ai
Devozy.ai — это платформа самообслуживания разработчиков с поддержкой AI, которая объединяет управление проектами в Agile, DevSecOps, управление многооблачной инфраструктурой и управление IT-услугами в единое решение для ускорения доставки программного обеспечения.
Популярные ИИ-инструменты, похожие на OpenLIT
HPE GreenLake AI/ML
HPE GreenLake для больших языковых моделей — это облачная служба по запросу с многоквартирной архитектурой, которая позволяет предприятиям приватно обучать, настраивать и развертывать масштабные модели ИИ, используя устойчивую инфраструктуру суперкомпьютеров, питаемую почти на 100% возобновляемой энергией.
MeshChain
MeshChain - это революционная децентрализованная вычислительная сеть, которая использует технологию блокчейн для предоставления масштабируемых, безопасных и экономически эффективных вычислительных ресурсов, специально разработанных для рабочих нагрузок ИИ, обучения, вывода и рендеринга игр.
RunPod
RunPod — это облачная платформа для вычислений, созданная для AI, которая предоставляет экономичные сервисы GPU для разработки, обучения и масштабирования моделей машинного обучения.
Cerebras
Cerebras Systems — это пионерская компания в области вычислений ИИ, создающая самый большой и самый быстрый процессор ИИ в мире — Wafer Scale Engine (WSE) — разработанный для ускорения рабочих нагрузок на обучение и вывод ИИ.