OpenLIT

AI 開発ツール AI テスト & QA AIログ管理

OpenLITは、OpenTelemetry上に構築されたオープンソースのLLMとGPUの可観測性ツールで、LLMアプリケーションのトレース、監視、デバッグを容易にします。 20以上の統合をサポートし、既存の可観測性ツールにデータをエクスポートします。

追加された:	2024年7月26日
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はじめにのコア機能よくある質問トラフィック代替案

OpenLITとは何ですか

OpenLITは、開発者向けのオープンソースの人工知能プラットフォームであり、AIモデルのトレーニング、デプロイ、管理をワンストップで行うサービスを提供しています。このプラットフォームは、さまざまなディープラーニングフレームワークをサポートし、豊富な事前学習済みモデルを提供し、強力な推論エンジンを統合することで、開発者がAIアプリケーションを迅速に構築およびデプロイできるようにします。OpenLITは、可視化ツールとAPIインターフェースも提供しており、開発者がモデルを管理および監視しやすくなっています。

OpenLIT はどのように機能しますか

OpenLITは、生成AIとLLM（大規模言語モデル）向けに設計されたオープンソースのAIエンジニアリングプラットフォームです。LLMの実験、プロンプトの整理とバージョン管理、安全なAPIキー管理を容易にすることで、AI開発ワークフローを効率化します。主な機能には、パフォーマンスの可視化のためのOpenTelemetry対応のアプリケーションとリクエストのトレース、収益に関する意思決定のための費用追跡、詳細なスタックトレースを備えた例外監視などがあります。OpenLITは、LLMを比較するためのプレイグラウンド、バージョン管理と変数置換機能付きの中央集約型プロンプトリポジトリ、Vault Hubによる安全なシークレット管理も提供します。このオープンソースのLLM可観測性ツールは、openlit.init()を使用して簡単に統合でき、docker-composeでデプロイできます。このプラットフォームは、効率的な意思決定のために、詳細な使用状況に関する洞察とリアルタイムデータストリーミングを提供します。

OpenLIT の利点

OpenLITは、特にLLM（大規模言語モデル）と生成AIにおいて、AI開発ワークフローを簡素化するオープンソースプラットフォームです。バージョン管理と変数置換機能を備えた一元的なプロンプト管理、Vault Hubによる安全なシークレット管理を提供します。包括的なアプリケーションとリクエストのトレース、詳細なスパン追跡とOpenTelemetryサポートにより、パフォーマンスの可視化とコスト追跡を強化します。詳細なスタックトレースとトレースとの統合による例外監視は、デバッグをさらに支援します。OpenLIT Playgroundでは、LLMの並列比較が容易になり、コスト分析と情報に基づいた意思決定が可能になります。openlit.init()とDockerサポートによる容易な統合により、展開が簡素化されます。

OpenLIT の長所と短所

利点

オープンソースで拡張可能。
AI開発ワークフローを簡素化します。
コスト追跡機能を提供します。
強力な例外監視を提供します。
OpenTelemetryと統合します。

欠点

比較的新しいプラットフォームです。
コミュニティサポートが限られています。
ドキュメントの改善が必要です。
スケーラビリティの制限がある可能性があります。
技術的な専門知識が必要です。

OpenLIT のコア機能

モデルトレーニング

OpenLITは、TensorFlow、PyTorch、ONNXなど、さまざまなディープラーニングフレームワークをサポートする柔軟なモデルトレーニング機能を提供しています。開発者は、プラットフォームが提供する事前学習済みモデルまたはカスタムモデルを利用して、モデルのトレーニングと最適化を行うことができます。

モデルデプロイ

OpenLITは、クラウドデプロイ、エッジデプロイ、ローカルデプロイなど、さまざまなデプロイ方法をサポートする、便利なモデルデプロイ機能を提供しています。プラットフォームは、可視化ツールを提供し、開発者がデプロイされたモデルを簡単に管理および監視できるようにします。

モデル管理

OpenLITは、開発者がモデルのバージョン管理、共有、共同作業を行うことができる、完全なモデル管理機能を提供しています。プラットフォームは、モデル評価ツールも提供し、開発者がモデルのパフォーマンスを評価できるようにします。

OpenLIT の使用例

AI エンジニア：OpenLIT の LLM 実験とプロンプト管理機能を使用して、生成 AI 開発ワークフローを合理化します。
DevOps チーム：OpenLIT の OpenTelemetry ネイティブなトレースと例外監視機能を使用して、AI アプリケーションのパフォーマンスを向上させます。
機械学習研究者：OpenLIT の Playground を使用して、さまざまな LLM を並べて比較し、コストとパフォーマンスを分析します。
データサイエンティスト：OpenLIT の Vault で API キーなどの機密情報を安全に管理し、セキュリティを強化します。
ソフトウェア開発者：OpenLIT の Python および TypeScript SDK を統合して、アプリケーションエラーを簡単に監視し、詳細な使用状況に関する洞察を得ます。

OpenLIT の FAQ

OpenLITとは何ですか？

OpenLITは、オープンソースの人工知能プラットフォームであり、AIモデルのトレーニング、デプロイ、管理をワンストップで行うサービスを提供しています。

OpenLITの使い方は？

OpenLITは、開発者がプラットフォームをすぐに使い始めることができる、詳細なドキュメントとチュートリアルを提供しています。

OpenLITの主要機能は何ですか？

OpenLITの主要機能には、モデルトレーニング、モデルデプロイ、モデル管理、モデル評価があります。

OpenLITはどのディープラーニングフレームワークをサポートしていますか？

OpenLITは、TensorFlow、PyTorch、ONNXなど、主要なディープラーニングフレームワークをサポートしています。

OpenLITの利点は何ですか？

OpenLITはオープンソースプラットフォームであり、豊富な機能と柔軟なデプロイ方法を提供し、強力なコミュニティサポートがあります。

OpenLITの使用方法

まず、OpenLIT をインストールします。ドキュメントには、Docker などの方法に関する手順が記載されており、openlit docker や opencti docker などのキーワードを使用します。
必要に応じて、OpenLIT を設定します。詳細な手順については、openlit documentation を参照してください。これには、APIキーの設定と、必要なLLMとの統合が含まれます。
提供されているSDK（openlit.init()）を使用して、アプリケーション内でOpenLITを初期化します。これにより、オブザーバビリティのためのデータ収集が開始されます。
OpenLIT の機能を使用して、LLM 実験の管理、プロンプトの整理（prompt management）、および opencti connectors や opencti vs misp などのキーワードを使用して安全なシークレット管理を行います。
OpenLIT のダッシュボードを使用して収集されたデータを分析し、コスト、パフォーマンス、エラー率などの指標に注目します。これには、openlitespeed wordpress や openlitespeed reverse proxy などのキーワードで説明されている機能を活用します。
データの可視化と分析を強化するために、Datadog や Grafana Cloud などの他のオブザーバビリティツールと OpenLIT を統合します。これには、opencti github や openlitespeed github などのキーワードを使用します。
プロンプトのリポジトリを活用してバージョン管理を行い、動的な変数を使用してプロンプト管理を改善します。
定期的に例外監視を確認し、エラーを迅速に特定して解決します。
詳細な理解については、インストール、設定、統合について説明している OpenLIT ドキュメントを参照してください。このリソースには、opencti demo などのキーワードが含まれている場合があります。