OpenLIT Kernfunktionen
OpenLIT ist ein Open-Source-Tool zur Überwachung von LLMs und GPUs, das auf OpenTelemetry basiert, und ermöglicht die einfache Verfolgung, Überwachung und Fehlersuche von LLM-Anwendungen; es unterstützt über 20 Integrationen und exportiert Daten in bestehende Überwachungstools.
Kernfunktionen von OpenLIT
Modelltraining
OpenLIT bietet flexible Modelltrainingsfunktionen, die verschiedene Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und ONNX unterstützen. Entwickler können die von der Plattform bereitgestellten vortrainierten Modelle oder ihre eigenen Modelle für das Training und die Optimierung verwenden.
Modellbereitstellung
OpenLIT bietet praktische Modellbereitstellungsfunktionen, die verschiedene Bereitstellungsmethoden wie Cloud-Bereitstellung, Edge-Bereitstellung und lokale Bereitstellung unterstützen. Die Plattform stellt visuelle Tools bereit, mit denen Entwickler bereitgestellte Modelle einfach verwalten und überwachen können.
Modellverwaltung
OpenLIT bietet umfassende Modellverwaltungsfunktionen, die es Entwicklern ermöglichen, Versionen zu verwalten, Modelle zu teilen und zusammenzuarbeiten. Die Plattform stellt auch Modellbewertungstools bereit, mit denen Entwickler die Leistung von Modellen bewerten können.
Anwendungsfälle von OpenLIT
- KI-Ingenieure: Optimieren Sie die Workflows für die Entwicklung von generativer KI mithilfe der Funktionen für LLM-Experimente und Prompt-Management von OpenLIT.
- DevOps-Teams: Verbessern Sie die Leistung von KI-Anwendungen mit den OpenTelemetry-nativen Tracing- und Ausnahmeüberwachungsfunktionen von OpenLIT.
- Machine-Learning-Forscher: Vergleichen Sie verschiedene LLMs nebeneinander mit dem Playground von OpenLIT zur Kosten- und Leistungsanalyse.
- Data Scientists: Verwalten Sie API-Schlüssel und andere sensible Informationen sicher im OpenLIT Vault für erhöhte Sicherheit.
- Softwareentwickler: Integrieren Sie die SDKs von OpenLIT für Python und TypeScript, um Anwendungsfehler einfach zu überwachen und detaillierte Nutzungsinformationen zu erhalten.
