<# OpenLIT: OpenTelemetry-native GenAI and LLM Application Observability #>
OpenLIT — это платформа с открытым исходным кодом, предназначенная для приложений GenAI и LLM. Он помогает понять, контролировать и оптимизировать рабочие нагрузки на основе ИИ, обеспечивая сквозное отслеживание, мониторинг исключений, анализ затрат, оперативное управление, секретное управление и бесшовную интеграцию с OpenTelemetry. Он поддерживает локальный запуск (docker-compose) и может быть размещен самостоятельно, предлагая прозрачность в том, что делает ваш код и как он работает в разных провайдерах и моделях.
Что дает OpenLIT
- Сквозное отслеживание запросов между различными поставщиками для улучшения видимости производительности
- Детальное отслеживание интервалов времени отклика и эффективности
- OpenTelemetry-native инструментарий для приложений ИИ
- Отслеживание расходов и подробная отчетность для содействия бюджетированию и принятию решений
- Автоматический мониторинг исключений и подробные следы стека для диагностики проблем
- Интеграция со следами для захвата исключений в потоках запросов
- Игровая площадка для сравнения LLM бок о бок по производительности, стоимости и показателям
- Централизованное оперативное хранилище с версиями и динамическими переменными
- Управление секретами (Vault Hub) с безопасным хранением, доступом и интеграцией среды
- Простая в использовании интеграция SDK для Python и TypeScript
- Поток данных в реальном времени для быстрой визуализации и принятия решений
- Интеграция платформ наблюдения (Datadog, Grafana Cloud и др.)
- Открытый исходный код: легкая абордаж с докер-композитом и возможностями самохостинга
Как использовать OpenLIT
- Запуск локально с Docker:
- docker-compose up -d
- Инициируйте клиент OpenLIT в своем проекте:
- Добавьте openlit.init(), чтобы начать сбор данных из вашего приложения LLM
- Применяйте свой код для испускания следов, метрик и журналов с помощью механизмов, совместимых с OpenTelemetry
- Исследуйте:
- Сравнение LLM в OpenLIT PlayGround
- Панели анализа затрат и подробные отчеты
- Централизованное управление подсказками и секретами
- Подключитесь к своим любимым инструментам наблюдения (Datadog, Grafana Cloud) для экспорта и визуализации
Основные характеристики
- Сквозное отслеживание запросов между поставщиками LLM через OpenTelemetry
- Подробное отслеживание охвата для анализа производительности и эффективности
- Автоматический мониторинг исключений с подробными следами стека
- Сравнение LLM в PlayGround (производительность, стоимость, метрики)
- Централизованное оперативное хранилище с редактированием и динамическим замещением переменных
- Управление секретами через Vault Hub с безопасным хранением и интеграцией среды
- Секретный доступ и безопасное управление ключами
- Поток данных в реальном времени для немедленной видимости рабочих нагрузок ИИ
- Интеграция OpenTelemetry для бесшовных приборов
- Анализ затрат и всеобъемлющая отчетность для оптимизации бюджета
- Легкая посадка на борт: решение с самообслуживанием с докер-композитом
- Интеграция платформ наблюдения для экспорта в Datadog, Grafana Cloud и др.
Как это работает
- Применяйте приложения LLM с помощью OpenTelemetry и OpenLIT SDK (Python/TypeScript)
- Собирайте следы, метрики, журналы и секреты, чтобы получить полную наблюдаемость в моделях, подсказках и вызовах
- Используйте PlayGround для сравнения моделей по производительности и стоимости в реальном времени
- Храните подсказки и секреты надежно; заменяйте переменные во время выполнения
- Экспорт данных в ваш предпочтительный стек наблюдения для приборных панелей и предупреждений
Безопасность и конфиденциальность
- OpenLIT — это инструмент с открытым исходным кодом, предназначенный для прозрачности; убедитесь, что вы не регистрируете конфиденциальные данные в трассах или подсказках
- Используйте Vault Hub и безопасную обработку среды для защиты учетных данных и ключей API
- Следуйте передовым методам минимизации данных и контроля доступа при использовании ваших приложений
Начало быстрой ссылки
- Начать локально: docker-compose up -d
- Инициализируйте: openlit.init() в вашем приложении
- Инструмент: добавьте отслеживание и метрики через OpenLIT / OpenTelemetry
- Анализ: используйте PlayGround и отчеты о затратах для оптимизации
- Secure: управление секретами с помощью Vault Hub и переменных среды
Целевая аудитория
- Инженеры ИИ и команды MLOps создают приложения на базе GenAI / LLM
- Команды, нуждающиеся в сквозной видимости, контроле затрат и надежности для рабочих нагрузок ИИ
- Энтузиасты с открытым исходным кодом ищут прозрачное, самостоятельно размещенное решение для наблюдения
