Openlit

OpenLIT 是一個基於 OpenTelemetry 的開源 LLM 和 GPU 可觀察性工具，旨在提供對大型語言模型（LLM）應用程序的全方位監控和性能優化。由 OpenLIT 的創始人 Aman 領導開發，這個平台專注於解決開發者在部署和維護 LLM 應用時面臨的多重挑戰，特別是在性能監控和調試方面。OpenLIT 可以追蹤和記錄從 LLM 應用自身至 GPU 基礎設施間的所有層級動態，這項功能僅需一行代碼即可達成。

眾所周知，使用 LLM 構建 MVP 是快速的，但將其轉變為一個打磨完善的產品卻是困難的。在 LLM 工程中，機率性輸出可能導致不準確或昂貴的結果；推理成本過高侵蝕預算，而長響應時間又使得應用程式常常因高延遲而受損。OpenLIT 的誕生正是為了應對這些挑戰，通過提供關鍵的生產數據洞察來提升開發者手中的 LLM 應用性能。

作為一個功能全面的開源工具，OpenLIT 為開發者提供詳細的記錄和分析功能，從完整記錄查詢、錯誤及每次請求的指標，到視覺化 UI 以跟蹤計算成本和延遲的變化。它還支持用戶交互監控和反饋收集，幫助開發者更好地理解用戶行為。此外，OpenLIT 可以無縫集成至現有的觀察工具中，為數據處理提供了開放且靈活的解決方案。

OpenLIT 在其市場領域中顯得至關重要，不僅因其開源和高度可定制的特性，也因其提供了包括部署自托管方案的能力，確保數據的私密性和安全性。它特別適合於專注於 LLM 應用開發的技術團隊、希望保障應用性能的企業，以及需要精確控制和分析能力的數據科學家和工程師。無論是提高產品精度，還是降低運行成本，OpenLIT 都是行業中一個不容忽視的選擇。

OpenLIT 是一款基於 OpenTelemetry 的開源 LLM 和 GPU 可觀察性工具，旨在簡化 LLM 應用的監控和調試。以下是關於 OpenLIT 的一些重要功能介紹：

核心功能

OpenLIT 提供全面的日誌記錄和調試功能，確保開發者能夠詳細追蹤各類執行情況。用戶能夠記錄完整查詢、錯誤以及每個請求的指標，從而獲得清晰的性能全景圖。

• Comprehensive Logging: 詳細記錄查詢、錯誤和指標，讓開發者在任何應用操作中都能獲得完整的日誌收入。
• Inspect & Debug: 提供可視化界面，便於用戶檢查和追蹤令牌數量、計算成本以及隨時間變化的延遲。

性能指標

性能監控是 OpenLIT 的一大特色。透過監控 GPU 和應用層面的關鍵性能指標，開發者能隨時掌握應用運行效能，即時調整提升應用效率。

• Detailed Traces: 供開發者輕鬆調試複雜的代理交互，追蹤應用層至 GPU 層的全部過程。

自訂選項

開源的特性讓 OpenLIT 變得更具靈活性。開發者可以根據需求自訂整合多樣的 AI 工具，並透過自託管保證數據安全。

自動化能力

自動計算費用的能力確保使用者能夠有效地控制成本，特別是在使用自定義和微調模型時。

• Cost Efficiency: 自動計算定制及微調模型的成本，讓用戶能夠有效預算。

無縫整合

OpenLIT 能夠與用戶現有的可觀察性工具整合，輕鬆地將數據匯出至其他平台，提升整體工作流程的順暢性。

這些功能使得 OpenLIT 成為 LLM 應用開發者監控和優化應用效能的重要工具，尤其在處理複雜的 LLMS 設置、理解用戶行為和改善輸出質量方面提供了全面的支持。