OpenLIT características principales

Entrenamiento de modelos

OpenLIT proporciona funciones flexibles de entrenamiento de modelos, admitiendo varios marcos de aprendizaje profundo, como TensorFlow, PyTorch y ONNX. Los desarrolladores pueden utilizar los modelos preentrenados proporcionados por la plataforma o sus propios modelos para el entrenamiento y la optimización.

Implementación de modelos

OpenLIT proporciona funciones convenientes de implementación de modelos, admitiendo varios métodos de implementación, como la implementación en la nube, la implementación en la periferia y la implementación local. La plataforma proporciona herramientas visuales que permiten a los desarrolladores gestionar y supervisar fácilmente los modelos implementados.

Gestión de modelos

OpenLIT proporciona funciones completas de gestión de modelos, que permiten a los desarrolladores gestionar versiones, compartir y colaborar en modelos. La plataforma también proporciona herramientas de evaluación de modelos que permiten a los desarrolladores evaluar el rendimiento de los modelos.

• Ingenieros de IA: Optimice los flujos de trabajo de desarrollo de IA generativa utilizando las funciones de experimentación con LLM y gestión de indicaciones de OpenLIT.
• Equipos DevOps: Mejore el rendimiento de las aplicaciones de IA con las capacidades de rastreo y supervisión de excepciones nativas de OpenTelemetry de OpenLIT.
• Investigadores de aprendizaje automático: Compare varias LLM una al lado de la otra utilizando el Playground de OpenLIT para el análisis de costos y rendimiento.
• Científicos de datos: Gestione de forma segura las claves de API y otra información confidencial dentro del Vault de OpenLIT para una mayor seguridad.
• Desarrolladores de software: Integre los SDK de OpenLIT para Python y TypeScript para supervisar fácilmente los errores de la aplicación y obtener información granular sobre el uso.