Openlit

(Be the first to comment)
OpenLIT - это инструмент наблюдения за LLM и GPU с открытым исходным кодом, построенный на OpenTelemetry. Он предлагает трассировку, метрики и площадку для отладки и улучшения приложений LLM. Поддерживает более 20 интеграций, таких как OpenAI, LangChain, и экспортирует данные в ваши существующие инструменты наблюдения. 0
Посмотреть веб-сайт

What is Openlit?

OpenLIT – это новаторский инструмент для наблюдения за GenAI и LLM, который мастерски сочетает в себе бесшовную интеграцию OpenTelemetry с интуитивной визуализацией данных. Его установка в одну строку упрощает мониторинг для приложений GenAI, таких как OpenAI, HuggingFace и ChromaDB, без ущерба для производительности. Благодаря потоковой передаче данных в реальном времени и подробным сведениям об использовании, это решение повышает эффективность и экономичность, сохраняя при этом низкую задержку. Адаптированный для соответствия семантическим соглашениям OpenTelemetry, OpenLIT гарантирует, что разработчики и операторы могут легко оптимизировать производительность приложений и аналитику на популярных платформах наблюдения, таких как Datadog и Grafana Cloud.

Ключевые функции:

  1. Нативная интеграция OpenTelemetry: легко интегрируйте OpenLIT в проекты с помощью собственной поддержки OpenTelemetry, улучшая процесс мониторинга без добавления сложности.

  2. Подробная аналитика использования: оптимизируйте производительность LLM и управление затратами с помощью подробной аналитики использования, что позволит точно настроить масштабируемость и эффективность.

  3. Потоковая передача данных в реальном времени: мгновенная визуализация данных позволяет быстро принимать решения и вносить коррективы, что имеет решающее значение для динамического мониторинга приложений и вовлеченности пользователей.

  4. Обработка с низкой задержкой: обеспечьте высокую скорость обработки данных без ущерба для производительности приложения, поддерживая высокую производительность и отзывчивость.

  5. Интеграция с универсальными платформами наблюдения: подключайтесь к любимым платформам наблюдения, таким как Datadog и Grafana Cloud, оптимизируя экспорт данных для комплексного анализа.

Сценарии использования:

  • Финансовые услуги: быстро выявляйте аномалии в финансовом моделировании с использованием ИИ для предотвращения мошенничества и управления рисками.

  • Персонализация электронной коммерции: оптимизируйте рекомендации по продуктам с использованием ИИ в режиме реального времени, улучшая пользовательский опыт и повышая коэффициент конверсии.

  • Диагностика в здравоохранении: оптимизируйте анализ медицинских изображений с помощью приложений ИИ для получения немедленных результатов, повышая точность диагностики и планирования лечения.

Заключение:

OpenLIT устраняет разрыв между сложной производительностью приложений ИИ и практическими insights. Упрощая мониторинг и обеспечивая бесшовную интеграцию с отраслевыми стандартами, он укрепляет фундаментальные основы надежности и производительности в самых разных приложениях. Разработчики, ученые-аналитики данных и операционные команды получают выгоду от глубокой аналитики и аналитики в реальном времени этого инструмента для оптимизации производительности приложений и удовлетворенности пользователей. Хотите использовать возможности OpenLIT для своих проектов ИИ? Начните изучать уже сейчас и убедитесь на собственном опыте, как он может повысить ваши возможности мониторинга.

Часто задаваемые вопросы:

  1. Вопрос: Как OpenLIT улучшает производительность приложений LLM?

    • Ответ: Предоставляя подробную аналитику использования и потоковую передачу данных в реальном времени, OpenLIT позволяет разработчикам точно настраивать параметры LLM, обеспечивая оптимизированную производительность и экономичность.

  2. Вопрос: Совместим ли OpenLIT с различными платформами ИИ и инструментами наблюдения?

    • Ответ: Да, OpenLIT легко интегрируется с популярными библиотеками ИИ, такими как OpenAI и HuggingFace, а также с платформами наблюдения, такими как Datadog и Grafana Cloud, благодаря своей собственной поддержке OpenTelemetry.

  3. Вопрос: Как я могу начать использовать OpenLIT для своего проекта?

    • Ответ: Начать работу так же просто, как запустить "openlit.init()". Подробная документация и ресурсы поддержки помогут вам пройти процесс интеграции, что сделает его простой частью вашего инструментария для приложений ИИ.


More information on Openlit

Launched
2024-04
Pricing Model
Free
Starting Price
Global Rank
2146927
Follow
Month Visit
10.3K
Tech used
Google Analytics,Google Tag Manager,Cloudflare CDN,Next.js,Gzip,OpenGraph,Progressive Web App,RSS,Webpack,HSTS

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
Source: Similarweb (Sep 24, 2025)
Openlit was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2024-07-26.
Aitoolnet Featured banner
Related Searches

Openlit Альтернативи

Больше Альтернативи
  1. Openlayer: Комплексное управление и мониторинг ИИ для корпоративных ML- и GenAI-решений. Гарантируйте доверие, безопасность и соблюдение требований; предотвращайте инъекции промтов и утечки персональных данных. Развертывайте ИИ с уверенностью.

  2. OpenLens AI — это полностью автономный исследовательский агент, предназначенный для применения в медицинской сфере. Достаточно предоставить ему ваш набор данных и исследовательскую задачу, сформулированную в одном предложении, и он самостоятельно проведет обзор литературы, спланирует эксперименты, проанализирует данные и сгенерирует исчерпывающие исследовательские отчеты — без какого-либо ручного вмешательства.

  3. Используйте OpenAI для вызова всех API LLM. Используйте Bedrock, Azure, OpenAI, Cohere, Anthropic, Ollama, Sagemaker, HuggingFace, Replicate (свыше 100 LLM)

  4. Literal AI: Наблюдаемость и оценка для RAG и LLM. Отладка, мониторинг, оптимизация производительности и обеспечение готовности к эксплуатации приложений AI.

  5. Компании всех размеров используют Confident AI, чтобы обосновать, почему их LLM заслуживают места в процессе производства.