TensorZero

TensorZero — это открытый стек промышленного уровня, разработанный для разработчиков, создающих сложные LLM-приложения. Он предоставляет унифицированный, высокопроизводительный инструментарий, который поможет вам уверенно перейти от прототипа к рабочей версии. Интегрируя каждый критически важный компонент жизненного цикла LLMOps, TensorZero позволяет создать мощный цикл обратной связи, превращая производственные данные в более умные, быстрые и экономически эффективные модели.

Ключевые особенности

• 🌐 Единый шлюз для LLM: Получите доступ ко всем основным поставщикам LLM (таким как OpenAI, Anthropic и Groq) или к самостоятельно размещенным моделям через единый, согласованный API. Разработанный на Rust, этот шлюз спроектирован для экстремальной производительности (задержка p99 менее 1 мс), обеспечивая высокую скорость и отзывчивость вашего приложения в масштабе.

• 🔍 Интегрированная наблюдаемость: Автоматически храните и анализируйте каждый вывод, метрику и элемент пользовательской обратной связи в вашей собственной базе данных. Вы можете использовать пользовательский интерфейс TensorZero для отладки отдельных вызовов или мониторинга высокоуровневых тенденций, получая полную картину производительности и поведения вашего приложения.

• 📈 Оптимизация на основе данных: Превращайте инсайты в действия, используя производственные метрики и обратную связь от пользователей для систематического улучшения вашей системы. TensorZero облегчает контролируемую донастройку (fine-tuning), автоматическое проектирование промптов (prompt engineering) и продвинутые стратегии вывода для повышения точности модели и снижения эксплуатационных расходов.

• 📊 Надежный фреймворк для оценки: Принимайте обоснованные решения, проводя бенчмаркинг промптов, моделей и конфигураций. Используйте эвристику, «судей» на базе LLM или пользовательскую логику для проведения оценок, которые функционируют как юнит- и интеграционные тесты для ваших AI-рабочих процессов.

• 🧪 Уверенное экспериментирование: Безопасно внедряйте новые функции и модели с помощью встроенного A/B-тестирования, стратегической маршрутизации и автоматических резервных механизмов. Это позволяет вам проверять изменения на реальных данных до их развертывания для всех пользователей.

Сценарии использования

1. Значительное сокращение затрат на API: Представьте, что ваше приложение использует большую, дорогостоящую модель для извлечения данных. Используя TensorZero, вы можете собрать небольшой набор высококачественных примеров из производственной среды, затем использовать инструменты донастройки для обучения гораздо меньшей модели (например, GPT-4o Mini). В результате вы получите модель, которая превосходит более крупную в вашей конкретной задаче при значительно меньших затратах и задержках.

2. Создание надежного исследовательского агента: Вы разрабатываете агентную RAG-систему, которая отвечает на сложные вопросы, ища информацию в нескольких источниках. Благодаря функционалу наблюдаемости TensorZero вы можете отследить весь процесс рассуждений агента для каждого запроса. При сбоях вы можете точно определить этап, исправить его поведение и добавить взаимодействие в набор данных для оценки, чтобы предотвратить будущие регрессии.

3. Настройка модели под тонкие предпочтения: Ваша цель — генерировать творческий контент (например, хайку), соответствующий определенному, субъективному стилю. Собирая пользовательскую обратную связь по сгенерированному контенту, вы можете создать набор данных предпочтений и использовать его для донастройки базовой модели. Интегрированный стек TensorZero позволяет этому «колесу данных» работать непрерывно, постепенно приводя выходные данные модели в соответствие с вашими желаемыми предпочтениями.

Почему стоит выбрать TensorZero?

Для команд, сфокусированных на создании надежных, высококачественных LLM-систем, TensorZero предлагает несколько ключевых преимуществ по сравнению с разрозненными инструментами.

• По-настоящему интегрированный стек: TensorZero — это не просто набор инструментов; это единая система, где каждый компонент дополняет другие. Например, данные, зарегистрированные через модуль Observability, могут быть напрямую использованы для создания оценочных наборов данных, которые, в свою очередь, генерируют инсайты для донастройки модели — и всё это в рамках единого, связанного рабочего процесса.

• Разработано с учетом производственных требований: Производительность — ключевой принцип проектирования. Шлюз на базе Rust обеспечивает минимальную задержку даже при высокой пропускной способности (10 тыс.+ запросов в секунду). Весь стек является саморазмещаемым (self-hosted), что дает вам полный контроль над вашими данными, безопасностью и инфраструктурой, с полной поддержкой рабочих процессов GitOps.

• Полностью открытый исходный код и прозрачность: TensorZero является на 100% открытым (Apache 2.0), без платных функций или привязки к поставщику. Вы имеете полный доступ к кодовой базе и свободу настраивать, расширять и интегрировать его по мере необходимости, гарантируя идеальную интеграцию в вашу существующую техническую среду.

Заключение

TensorZero предоставляет критически важную инфраструктуру для создания и масштабирования профессиональных LLM-приложений. Объединяя жизненный цикл LLMOps в единый высокопроизводительный стек, он позволяет вам создать цикл непрерывного улучшения, основанный на реальных данных. Этот принципиальный подход помогает вам создавать более надежные, интеллектуальные и эффективные AI-продукты.

Изучите руководство по быстрому старту, чтобы развернуть ваше первое готовое к работе LLM-приложение всего за 5 минут.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

1. Сколько стоит TensorZero? Ничего. TensorZero на 100% бесплатен и имеет открытый исходный код по лицензии Apache 2.0. Он является саморазмещаемым, поэтому вы несете расходы только на инфраструктуру, на которой решите его запустить. Платные функции или корпоративные лицензии отсутствуют.

2. Готов ли TensorZero к использованию в продакшене? Да. Он был разработан с нуля для приложений промышленного уровня и уже используется в производственных средах, в том числе в крупном финансовом учреждении для автоматизации журналов изменений кода.

3. Какие языки и фреймворки я могу использовать с TensorZero? Вы можете интегрировать TensorZero с любого основного языка программирования. Он предлагает выделенный клиент Python, совместимость с любым OpenAI SDK (например, для Python или Node.js) и стандартный HTTP API для всех других сред.