OpenLIT 核心功能
OpenLIT 是一個基於 OpenTelemetry 的開源 LLM 和 GPU 監控工具，可以輕鬆追蹤、監控和除錯 LLM 應用程式，支援 20 多種整合，並且可以將資料匯出到現有的監控工具。
OpenLIT 的核心功能
模型訓練
OpenLIT 提供靈活的模型訓練功能，支援多種深度學習框架，例如 TensorFlow、PyTorch 和 ONNX。開發者可以利用平台提供的預訓練模型或自定義模型，進行模型訓練和優化。
模型部署
OpenLIT 提供便捷的模型部署功能，支援多種部署方式，例如雲端部署、邊緣部署和本地部署。平台提供視覺化工具，幫助開發者輕鬆管理和監控部署的模型。
模型管理
OpenLIT 提供完善的模型管理功能，方便開發者對模型進行版本控制、分享和協作。平台還提供模型評估工具，幫助開發者評估模型效能。
OpenLIT 的用例
- AI 工程師：使用 OpenLIT 的 LLM 實驗和提示管理功能，簡化生成式 AI 開發流程。
- DevOps 團隊：使用 OpenLIT 的 OpenTelemetry 原生追蹤和異常監控功能，提升 AI 應用效能。
- 機器學習研究人員：使用 OpenLIT 的 Playground 比較各種 LLM，進行成本和效能分析。
- 數據科學家：在 OpenLIT 的 Vault 中安全地管理 API 金鑰和其他敏感資訊，增強安全性。
- 軟體開發人員：整合 OpenLIT 的 Python 和 TypeScript SDK，輕鬆監控應用程式錯誤並獲得細粒度的使用見解。
