OpenLIT 核心功能
OpenLIT 是一个基于 OpenTelemetry 的开源 LLM 和 GenAI 应用程序可观测性工具，它可以帮助用户轻松地追踪、监控和调试 LLM 应用程序，并支持 20 多种集成，将数据导出到现有的可观测性工具。
OpenLIT 的核心功能
模型训练
OpenLIT 提供灵活的模型训练功能，支持多种深度学习框架，例如 TensorFlow、PyTorch 和 ONNX。开发者可以利用平台提供的预训练模型或自定义模型，进行模型训练和优化。
模型部署
OpenLIT 提供便捷的模型部署功能，支持多种部署方式，例如云端部署、边缘部署和本地部署。平台提供可视化工具，帮助开发者轻松管理和监控部署的模型。
模型管理
OpenLIT 提供完善的模型管理功能，方便开发者对模型进行版本控制、共享和协作。平台还提供模型评估工具，帮助开发者评估模型性能。
OpenLIT 的用例
- AI 工程师：使用 OpenLIT 的 LLM 实验和提示管理功能，简化生成式 AI 开发流程。
- DevOps 团队：使用 OpenLIT 的 OpenTelemetry 原生追踪和异常监控功能，提高 AI 应用性能。
- 机器学习研究人员：使用 OpenLIT 的 Playground 对比各种 LLM，进行成本和性能分析。
- 数据科学家：在 OpenLIT 的 Vault 中安全地管理 API 密钥和其他敏感信息，增强安全性。
- 软件开发人员：集成 OpenLIT 的 Python 和 TypeScript SDK，轻松监控应用程序错误并获得细粒度的使用见解。
