Openlit VS LitServe

OpenlitとLitServeを比較し、どちらが優れているかを確認しましょう。このOpenlitとLitServeのソフトウェア比較は、実際のユーザーレビューに基づいています。価格、機能、サポート、使いやすさ、ユーザーレビューを比較し、最適な選択ができるよう、OpenlitかLitServeかを判断して、ご自身のビジネスに合ったものを選んでください。

Openlit

Openlit
OpenLITは、OpenTelemetry上に構築されたオープンソースのLLMおよびGPUオブザーバビリティツールです。トレース、メトリクス、およびLLMアプリのデバッグと改善のためのプレイグラウンドを提供します。OpenAI、LangChainなど20以上の統合をサポートし、既存のオブザーバビリティツールにデータをエクスポートします。

LitServe

LitServe
LitServeでAIモデルを驚くほど高速にデプロイしましょう! PyTorch、TensorFlow、JAXなどを対象とした、簡単でスケーラブルなサービングを提供します。コストを削減し、AIに集中できます。今すぐ始めましょう!

Openlit

Launched 2024-04
Pricing Model Free
Starting Price
Tech used Google Analytics,Google Tag Manager,Cloudflare CDN,Next.js,Gzip,OpenGraph,Progressive Web App,RSS,Webpack,HSTS
Tag Data Integration,Data Analysis

LitServe

Launched 2017-12
Pricing Model Free
Starting Price
Tech used Google Tag Manager,Cloudflare CDN,Google Fonts,Gzip,JSON Schema,OpenGraph,Progressive Web App,HSTS
Tag Mlops,Infrastructure,Inference Apis

Openlit Rank/Visit

Global Rank 2146927
Country India
Month Visit 10296

Top 5 Countries

42.85%
16.62%
15.68%
7.84%
4.7%
India Korea, Republic of United States Japan Russia

Traffic Sources

4.96%
1.22%
0.1%
9.84%
38.7%
45%
social paidReferrals mail referrals search direct

LitServe Rank/Visit

Global Rank 89547
Country United States
Month Visit 464583

Top 5 Countries

19.19%
8.05%
6.32%
3.97%
3.62%
United States India Germany Vietnam Kazakhstan

Traffic Sources

2.26%
0.62%
0.09%
7.48%
48.35%
41.21%
social paidReferrals mail referrals search direct

Estimated traffic data from Similarweb

What are some alternatives?

When comparing Openlit and LitServe, you can also consider the following products

Openlayer - Openlayer: エンタープライズML & GenAI向け、統合AIガバナンスとオブザーバビリティ。信頼性、セキュリティ、コンプライアンスを確保し、プロンプトインジェクションやPIIの漏洩を未然に防止します。安心してAIをデプロイしましょう。

OpenLens AI - OpenLens AIは、医療分野に特化して開発された完全自律型の研究エージェントです。お手元のデータセットと、一行の研究アイデアを与えるだけで、独自に文献調査、実験計画、データ分析、そして包括的な研究レポートの作成を行います。一切の手作業を必要としません。

liteLLM - OpenAIのフォーマットを使用してすべてのLLM APIを呼び出します。Bedrock、Azure、OpenAI、Cohere、Anthropic、Ollama、Sagemaker、HuggingFace、Replicate(100以上のLLM)を使用します。

Literal AI - Literal AI:RAGとLLMの可観測性と評価。デバッグ、監視、パフォーマンスの最適化を行い、本番環境に対応できるAIアプリケーションを確実に実現します。

Confident AI - あらゆる規模の企業が、自社の LLM が実稼働に値する理由を正当化するために Confident AI を利用しています。

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