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。

• 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。