Openlit

OpenLIT هو أداة متطورة مفتوحة المصدر تهدف إلى تعزيز قدرة الرؤية والتحليل في تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM) والبنية التحتية للمعالجة الرسومية (GPU). تم تطوير هذا الابتكار الرائد بواسطة Aman وفريقه، ويستند إلى OpenTelemetry، مما يتيح تتبع البيانات بسرعة وسهولة وتحليل الأداء لتحسين تطبيقات LLM.

يواجه العديد من المهندسين تحديات متعددة عند التعامل مع تطبيقات LLM مثل النواتج الاحتمالية الغير دقيقة والتكاليف العالية للاستنتاج، بالإضافة إلى صعوبة تتبع سلوك المستخدمين واستكشاف الأخطاء في التطبيقات المعقدة. هنا يأتي دور OpenLIT لمعالجة هذه المشاكل عن طريق توفير نظام متكامل لمراقبة البيانات وتحسين الأداء في التطبيقات الإنتاجية.

تتميز OpenLIT بمجموعة واسعة من القدرات مثل تسجيل شامل للطلبات والأخطاء، واجهة مستخدم بصرية لتعقب التكاليف والكمون، وتكامل سلس مع أكثر من 20 أداة للذكاء الاصطناعي. تتيح هذه الميزات للمطورين فهم التطبيقات وتحسينها بشكل فعال، مع الحفاظ على الخصوصية والأمان من خلال استضافة ذاتية.

تستهدف OpenLIT المهندسين والمطورين في صناعة الذكاء الاصطناعي الذين يبحثون عن حلول فعالة وسلسة لتحسين أداء تطبيقاتهم من خلال رؤية شاملة للبيانات وتأمين التكامل مع أنظمة المراقبة الحالية.

OpenLIT هو أداة مفتوحة المصدر لمراقبة قابلية المراقبة والتحليلات في تطبيقات النماذج اللغوية واسعة النطاق (LLM) مبنية على OpenTelemetry، تساعد على تحسين أداء التطبيقات باستخدام الذكاء الاصطناعي.

الوظائف الأساسية

OpenLIT يوفر مجموعة متنوعة من أدوات المراقبة والتصحيح للمطورين، مما يساعد على تحسين التطبيقات التي تعتمد على النماذج اللغوية واسعة النطاق. يتم تسجيل الاستعلامات والأخطاء والقياسات بشكل شامل لكل طلب. كما يوفر واجهة مستخدم بصرية لتتبع عدد التوكين المولد، وتكاليف الحوسبة، والكمون على مدار الوقت، وهو ما يسهل على المطورين تحليل وتحسين أداء التطبيقات بشكل فعال.

مقاييس الأداء

من خلال النظام المتكامل لمراقبة الأداء، يمكن تقييم جودة وفاعلية الاستجابات والحلول المقدمة من النماذج اللغوية. يوفر OpenLIT أدوات لتقييم المخرجات وضمان استجابات عالية الجودة والدقة. يمكن أيضًا قياس التكاليف المتعلقة بنماذج مخصصة وتلك المعدلة بدقة عالية.

تكاملات سلسة

يحتوي OpenLIT على تكاملات واسعة النطاق مع أكثر من 20 أداة أخرى للذكاء الاصطناعي مثل OpenAI وLangChain، مما يسهل تصدير البيانات إلى أدوات المراقبة الموجودة بالفعل بدون تعقيدات. هذا يتيح للمطورين الاستفادة من البيئة الحالية لديهم مثل أدوات المراقبة والمقاييس، مما يسهم في تحسين كفاءة العمليات السابقة.

خيارات التخصيص

كونه منصة مفتوحة المصدر، يُسمح للمستخدمين بتخصيص OpenLIT وفقًا لاحتياجات مشاريعهم المحددة. بفضل كونه مجتمعياً مدفوعاً، يُمكّن المطورين من بناء وتحسين التكاملات والوظائف بنفسهم مع الاستفادة من مجموعة واسعة من الأدوات المتاحة للتكامل.

الأتمتة وقدرات التحكم

OpenLIT يمكن أن يتم استضافته بشكل ذاتي مما يتيح للمستخدمين المزيد من السيطرة والتحكم في البيانات الخاصة بهم. هذا يعزز من الخصوصية والأمان ويمنح المستخدمين الثقة الكاملة في كيفية استخدام ومعالجة بياناتهم.