Openlit

OpenLIT은 OpenTelemetry 기반의 오픈 소스 LLM 및 GPU 가시성 도구로, LLM(대규모 언어 모델) 애플리케이션의 추적 및 성능 개선을 지원하는 플랫폼입니다. Aman이 설립하고 유지 관리하는 이 도구는 특히 LLM 스택 전반에 걸쳐 GPU 인프라 레이어까지 모니터링할 수 있는 기능을 "한 줄의 코드"로 제공합니다. 이는 OpenAI, LangChain 등 20개 이상의 통합을 지원하며, 사용자가 이미 활용하고 있는 가시성 도구로 데이터를 내보낼 수 있습니다.

OpenLIT는 MVP를 빠르게 구축하고자 하는 LLM 엔지니어들이 마주하는 여러 문제를 해결하고자 개발되었습니다. 예를 들어, 확률적 출력의 부정확성 또는 비용 문제, LLM의 높은 응답 시간으로 인한 지연 문제, 복잡한 LLM 설정의 디버깅 어려움, 사용자 행동 이해의 어려움 등을 해결하는 데 도움을 줍니다. 이러한 문제를 해결하기에 OpenLIT는 로깅, 토큰 수, 계산 비용, 대기 시간 추적과 같은 포괄적이고 직관적인 기능을 제공합니다.

주요 기능으로는 전체 쿼리 및 에러, 메트릭스 로깅, 트랜잭션 추적, 사용자 상호작용 모니터링, 프롬프트 테스트 및 최적화, 복합적 에이전트 상호작용 디버깅 등이 포함됩니다. 이런 기능들은 LLM 애플리케이션의 성능을 향상시키는 데 필수적인 인사이트를 제공하여 엔지니어링 팀이 더 나은 제품을 개발할 수 있도록 지원합니다.

OpenLIT은 개발자와 AI 애플리케이션 구축자에게 특히 유용하며, 소스 통합의 간편함과 비용 효율성으로 다양한 산업 분야에서 그 중요성이 강조됩니다. 데이터의 프라이버시와 보안을 중요시하는 사용자들을 위해 자체 호스팅 옵션도 제공되며, 사용자들이 기존의 가시성 스택과 원활하게 통합하여 사용할 수 있습니다. OpenLIT은 LLM 애플리케이션 성능을 향상시키고 운영 효율성을 높이고자 하는 모든 개발자에게 강력한 도구가 될 것입니다.

OpenLIT는 오픈소스 LLM 및 GPU 관찰 도구로, OpenTelemetry를 기반으로 한 관찰 및 분석 플랫폼입니다. OpenLIT는 다양한 기능을 통해 LLM 애플리케이션의 성능을 모니터링하고 개발자가 인사이트를 얻을 수 있도록 지원합니다.

핵심 기능

OpenLIT은 LLM과 관련된 모든 데이터를 꼼꼼히 기록하고 분석할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다.

• 종합적 로깅: 각 요청에 대한 전체 쿼리, 오류 및 메트릭을 기록하여 지속적인 모니터링을 가능하게 합니다.
• 시각적 UI를 통한 디버깅: 토큰 수, 계산 비용, 지연 시간 등을 시간 경과에 따라 추적할 수 있습니다.
• 유저 추적: 사용자 상호작용을 모니터링하고 효과적으로 피드백을 수집할 수 있습니다.

사용자 지정 옵션

OpenLIT은 20개 이상의 AI 도구와 통합이 가능하여 사용자 지정이 용이합니다.

• 커뮤니티 중심 개발: 사용자가 필요에 따라 커스터마이징할 수 있으며, 커뮤니티의 지원을 받을 수 있습니다.
• 프롬프트 플레이그라운드: 다양한 프롬프트 및 LLM을 테스트하고 최적화할 수 있는 기능을 제공합니다.

데이터 처리 및 분석

OpenLIT은 생산 데이터에 깊이 있는 인사이트를 제공하여 애플리케이션 성능을 향상시킵니다.

• 상세한 추적: 복잡한 에이전트 간 상호작용을 쉽고 빠르게 디버깅할 수 있도록 돕습니다.
• 출력 평가: 고품질의 응답을 보장하고, 잘못된 출력에 대한 평가를 용이하게 합니다.

장점 및 제공 혜택

OpenLIT는 사용자의 데이터 프라이버시를 보호하면서도 더 나은 성능은 물론 비용 효율성을 제공합니다.

• 오픈소스 플랫폼: 다양한 AI 툴과의 통합을 통해 확장성이 높습니다.
• 비용 효율성: 커스텀 모델 및 미세 조정된 모델의 비용을 자동으로 계산하여 예산을 절약할 수 있습니다.
• 자가 호스팅 지원: 완전한 데이터 제어가 가능하여 데이터 사생활과 보안을 유지할 수 있습니다.

사용자에게 유용한 도구를 제공함으로써 LLM 애플리케이션의 전반적인 성능 개선과 개발 생산성 향상을 지원합니다.