OpenLIT recursos principais

Treinamento de modelos

OpenLIT fornece recursos flexíveis de treinamento de modelos, suportando vários frameworks de aprendizado profundo, como TensorFlow, PyTorch e ONNX. Os desenvolvedores podem usar os modelos pré-treinados fornecidos pela plataforma ou seus próprios modelos para treinamento e otimização.

Implantação de modelos

OpenLIT fornece recursos convenientes de implantação de modelos, suportando vários métodos de implantação, como implantação na nuvem, implantação na borda e implantação local. A plataforma fornece ferramentas visuais que permitem que os desenvolvedores gerenciem e monitorem facilmente os modelos implantados.

Gerenciamento de modelos

OpenLIT fornece recursos completos de gerenciamento de modelos, permitindo que os desenvolvedores gerenciem versões, compartilhem e colaborem em modelos. A plataforma também fornece ferramentas de avaliação de modelos que permitem que os desenvolvedores avaliem o desempenho dos modelos.

• Engenheiros de IA: Otimize os fluxos de trabalho de desenvolvimento de IA generativa usando os recursos de experimentação de LLM e gerenciamento de prompts do OpenLIT.
• Equipes de DevOps: Melhore o desempenho dos aplicativos de IA com os recursos de rastreamento e monitoramento de exceções nativos do OpenTelemetry do OpenLIT.
• Pesquisadores de aprendizado de máquina: Compare vários LLMs lado a lado usando o Playground do OpenLIT para análise de custo e desempenho.
• Cientistas de dados: Gerencie com segurança as chaves de API e outras informações confidenciais no Vault do OpenLIT para maior segurança.
• Desenvolvedores de software: Integre os SDKs do OpenLIT para Python e TypeScript para monitorar facilmente erros de aplicativos e obter insights granulares de uso.