Openlit

OpenLIT adalah alat observabilitas dan analitik LLM berbasis open source yang dibangun di atas OpenTelemetry. Dirancang oleh Aman dan timnya, OpenLIT menawarkan solusi untuk memantau seluruh Stack LLM, mulai dari aplikasi LLM itu sendiri hingga lapisan infrastruktur GPU, hanya dengan satu baris kode. Dalam konteks pengembangan model bahasa besar, banyak pengembang menghadapi tantangan seperti ketidakakuratan output probabilistik, biaya inferensi yang tinggi, dan latensi yang mengganggu. OpenLIT hadir untuk menangani masalah-masalah ini dengan menyediakan wawasan penting tentang data produksi yang dapat meningkatkan kinerja aplikasi LLM.

Dibekali dengan kemampuan logging yang komprehensif, alat ini memungkinkan pelacakan kueri, kesalahan, dan metrik untuk setiap permintaan. Selain itu, OpenLIT menyediakan antarmuka pengguna visual untuk memantau jumlah token, biaya komputasi, dan latensi seiring waktu, serta fitur Prompt Playground untuk menguji dan mengoptimalkan berbagai prompt dan LLM. Integrasi yang mulus dengan lebih dari 20 alat AI lain, termasuk OpenAI dan LangChain, memastikan bahwa data dapat diekspor ke perangkat observabilitas yang ada tanpa hambatan.

OpenLIT menargetkan para pengembang dan insinyur yang bekerja dengan aplikasi LLM, memberikan mereka kemampuan untuk memahami interaksi pengguna dan mengumpulkan umpan balik secara efektif. Alat ini penting dalam industri yang berfokus pada AI, di mana peningkatan efisiensi dan pengurangan biaya operasi adalah kunci. Dengan OpenLIT, pengembang dapat mengontrol data mereka dengan hosting sendiri, memastikan privasi dan keamanan optimal.

OpenLIT adalah alat observabilitas dan analitik open-source yang dibangun di atas OpenTelemetry, dirancang untuk memantau seluruh tumpukan LLM dari aplikasi hingga lapisan infrastruktur GPU. Berikut ini adalah beberapa fitur dan manfaat utama yang ditawarkan oleh OpenLIT.

Fungsionalitas Inti

OpenLIT menyediakan observabilitas dan pelacakan yang komprehensif untuk aplikasi LLM. Ini meliputi logging penuh untuk setiap permintaan, penargetan baik kueri maupun kesalahan, yang menawarkan wawasan penting untuk meningkatkan kinerja aplikasi LLM. Fungsionalitas ini memastikan bahwa pengembang dapat dengan mudah mengidentifikasi dan memecahkan masalah dalam produksi tanpa harus melalui usaha manual yang besar.

Penanganan dan Analitik Data

Fitur OpenLIT mencakup pelacakan pengguna dan pengumpulan umpan balik yang efektif, memungkinkan pemahaman yang lebih baik tentang perilaku pengguna dari prompt dan interaksi terbuka. Dengan antarmuka UI visualnya, OpenLIT memfasilitasi pengawasan metrik penting seperti jumlah token, biaya komputasi, dan latensi dari waktu ke waktu. Ini membantu memastikan bahwa aplikasi berjalan secara efisien dan responsif.

Kemampuan Otomatisasi

OpenLIT secara otomatis menghitung biaya untuk model yang disesuaikan dan disesuaikan dengan baik, mendorong efisiensi biaya dalam operasional. Selain itu, integrasi yang mudah dengan lebih dari 20 alat AI seperti OpenAI dan LangChain memastikan bahwa data dapat diekspor ke stack observabilitas yang sudah ada tanpa kerumitan.

Manfaat Bagi Pengguna

Salah satu keuntungan utama dari OpenLIT adalah kemampuannya untuk menyediakan kerangka analitik yang komprehensif dan dapat disesuaikan yang berfokus pada peningkatan kinerja aplikasi LLM. Alat ini mempermudah debugging interaksi agen yang kompleks dan menyediakan evaluasi output untuk memastikan tanggapan berkualitas tinggi dan akurat. Dengan kemampuan untuk meng-host sendiri, platform ini juga menjaga privasi dan keamanan data pengguna.

Keunggulan Utama Dibandingkan Pesaing

OpenLIT menonjol dengan sifat open-sourcenya yang memungkinkan kustomisasi yang ekstensif dan dukungan komunitas yang kuat. Di samping itu, dengan satu baris kode, pengembang dapat memanfaatkan seluruh rangkaian fitur termasuk pengintegrasian yang mudah dengan beragam alat observabilitas yang ada.

Sederhananya, OpenLIT menjadi pilihan utama bagi pengembang yang ingin mendapatkan insight mendalam dan meningkatkan efektivitas aplikasi LLM mereka secara efisien dan aman.