الوصف
OpenLIT هي منصة قوية مفتوحة المصدر مصممة لتعزيز هندسة الذكاء الاصطناعي من خلال توفير قابلية مراقبة شاملة لتطبيقات GenAI و LLM. مبنية بشكل أصيل على معايير OpenTelemetry، تتكامل بسلاسة مع مكدسات المراقبة الحالية، مما يسمح للمطورين والمهندسين بمراقبة وتصحيح وتحسين تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم بفعالية. تم تصميم المنصة لأعباء العمل الإنتاجية، وتقدم أدوات قوية للمراقبة في الوقت الفعلي والتتبع والتقييم.
تشمل القدرات الرئيسية لـ OpenLIT التتبع الموزع، الذي يصور تدفقات الطلبات، ويحدد الاختناقات، ويتتبع دورة حياة تفاعلات الذكاء الاصطناعي الكاملة. تدعم ميزة تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي التقييمات عبر الإنترنت وغير المتصلة عبر واجهة مستخدم وحزم تطوير البرمجيات (SDKs)، مما يتيح تجربة الموجهات والنماذج. تتم إدارة الموجهات مركزيًا، مما يسمح بإدارة الإصدارات والنشر والتكرار الأسرع لتنوعات الموجهات. توفر لوحات المراقبة في الوقت الفعلي عرضًا موحدًا عبر بيئات مختلفة، مع إمكانيات استعلام SQL مخصصة لتحليل البيانات وتكوينات أدوات مرنة.
تتفوق OpenLIT أيضًا في إدارة عمليات النشر المتعددة، حيث تقدم لوحة تحكم واحدة لمراقبة ومقارنة مقاييس الأداء عبر أسطول كامل من تطبيقات الذكاء الاصطناعي. التكامل مباشر، ويتطلب الحد الأدنى من تغييرات التعليمات البرمجية للتطبيقات الحالية ويوفر قابلية مراقبة Kubernetes بدون تعليمات برمجية عبر مشغل (operator) يقوم تلقائيًا بتهيئة أعباء عمل الذكاء الاصطناعي. هذا يجعلها مثالية لتطبيقات LLM، وعوامل الذكاء الاصطناعي، وقواعد البيانات المتجهة (vector databases)، وأطر عمل الذكاء الاصطناعي المختلفة.
تلتزم المنصة بأن تكون مفتوحة المصدر ومجانية، مع التركيز القوي على الخصوصية وتجنب الارتباط بمورد واحد. تم بناؤها للتوسع مع الحد الأدنى من الحمل الإضافي على الأداء وتعزز مجتمعًا متناميًا من المطورين. تدعم OpenLIT مجموعة واسعة من مزودي LLM وقواعد البيانات المتجهة وأطر عمل الذكاء الاصطناعي، مما يضمن توافقًا ومرونة واسعة للمستخدمين الذين يتطلعون إلى بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي أفضل وأكثر موثوقية.
الميزات الأساسية لـ OpenLIT
قابلية مراقبة GenAI و LLM أصلية لـ OpenTelemetry
تتبع موزع للمراقبة في الوقت الفعلي
تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي (عبر الإنترنت/غير متصل)
إدارة مركزية للموجهات وإدارة الإصدارات
لوحات مراقبة في الوقت الفعلي مع استعلامات SQL مخصصة
إدارة عمليات النشر المتعددة لأسطول الذكاء الاصطناعي
قابلية مراقبة Kubernetes بدون تعليمات برمجية عبر مشغل
تهيئة تلقائية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي
دعم لمزودي LLM وأطر العمل الرئيسية
مستضافة ذاتيًا ومفتوحة المصدر بموجب ترخيص Apache 2.0
معالجة بيانات تركز على الخصوصية
جاهزة للإنتاج لتطبيقات الذكاء الاصطناعي القابلة للتوسع
كيفية استخدام OpenLIT؟
تثبيت OpenLit: استخدم pip install openlit.
التهيئة في التطبيق: استورد openlit واستدعِ openlit.init().
تكوين مشغل Kubernetes: انشر مشغل OpenLIT للتهيئة بدون تعليمات برمجية.
مراقبة عمليات النشر: الوصول إلى لوحات التحكم الموحدة للحصول على رؤى في الوقت الفعلي.
تقييم النماذج: استخدم واجهة المستخدم أو حزم تطوير البرمجيات (SDKs) لفحص أداء نماذج الذكاء الاصطناعي.
إدارة الموجهات: إدارة الإصدارات ونشر الموجهات مركزيًا.
تحليل القياس عن بعد (Telemetry): كتابة استعلامات SQL مخصصة لتحليل البيانات المتعمق.
حالات استخدام OpenLIT
- قابلية مراقبة تطبيقات LLM
- مراقبة عوامل الذكاء الاصطناعي
- تتبع قواعد البيانات المتجهة
- هندسة وإدارة الموجهات
- إدارة أعباء عمل الذكاء الاصطناعي في الإنتاج
- قابلية مراقبة الذكاء الاصطناعي على Kubernetes
- تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي
