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OpenLIT是聚焦生成式AI与大语言模型应用可观察性的开源AI工程平台,核心定位是为AI应用全生命周期的运行状态监控、性能优化提供技术支撑。平台支持OpenTelemetry原生集成,可实现多维度细粒度的LLM调用数据洞察,同时提供代码全透明与私有化部署选项满足不同场景的数据安全需求。目标用户覆盖AI应用开发者、数据科学家、企业AI工程团队,适用于LLM应用上线前的性能调试、运行中的异常排查、资源使用成本核算、多模型调用效果对比等场景,帮助相关从业者简化AI应用运维流程,提升应用运行稳定性与资源使用效率。
访问OpenLIT官方网站,在文档页面查看对应开发语言与框架的接入指引,根据自身项目技术栈选择合适的集成方式,同时可下载开源代码包或获取私有化部署所需的镜像文件。
按照文档说明在现有AI项目中添加OpenLIT的依赖包,配置数据采集参数与数据上报地址,若使用私有化部署则先完成平台服务的部署与初始化配置。
启动AI应用并发起少量测试请求,进入OpenLIT控制台查看是否已正常采集到调用数据,确认监控链路连通、数据维度完整,若存在数据缺失则根据文档提示调整配置参数。
在控制台中根据业务需求配置监控看板,添加需要重点关注的性能指标、成本指标、异常告警规则,设置对应通知渠道与告警触发条件。
日常运维过程中可随时登录控制台查看应用运行数据,出现异常时通过链路追踪功能定位问题原因,定期查看统计报表优化模型使用策略与资源分配方案。
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