需求人群:
"目标受众主要是AI开发者、数据科学家和企业。对于AI开发者,OpenLIT提供了简化开发流程、优化性能的工具;对于数据科学家,它有助于更好地理解和分析AI模型的行为;对于企业,OpenLIT可以提高AI应用的可观察性和管理效率,确保数据安全和隐私。"
使用场景示例:
AI开发团队利用OpenLIT的提示管理功能,高效地管理和版本控制大量的AI提示,提高了开发效率。
数据科学家通过Openground测试功能,对比不同LLM在特定任务上的表现,为模型选择提供数据支持。
企业使用OpenLIT的安全密钥管理功能,确保API密钥等敏感信息的安全存储和使用,保护企业数据资产。
产品特色:
隐私优先:代码透明,支持自行托管,简化AI开发流程,尤其是生成式AI和LLM。
可视化追踪:提供应用和请求追踪,支持OpenTelemetry,自动跟踪AI应用,监控响应时间和成本。
异常监控:通过Python和TypeScript SDK自动监控异常,提供详细堆栈跟踪信息,与追踪数据集成。
Openground测试:测试和比较不同LLM的性能、成本等关键指标,支持并排比较、成本分析和综合报告。
提示管理:提供集中式提示存储库,支持提示的创建、编辑、版本管理和变量替换。
安全密钥管理:提供安全的密钥存储和管理方式,支持密钥的创建、编辑、监控和环境集成。
使用教程:
1. 访问OpenLIT官网,了解产品功能和文档。
2. 在GitHub上克隆OpenLIT项目,或使用`docker-compose up -d`命令启动容器。
3. 在AI应用中添加`openlit.init()`代码,开始收集数据。
4. 使用OpenLIT提供的SDK,如Python或TypeScript SDK,进行异常监控和密钥管理。
5. 利用Openground测试功能,对比不同LLM的性能和成本。
6. 通过提示管理功能,创建、编辑和版本控制AI提示。
7. 查看可视化追踪数据,分析应用性能和行为,优化AI应用。
浏览量:51
最新流量情况
月访问量
4298
平均访问时长
00:00:15
每次访问页数
1.80
跳出率
45.06%
流量来源
直接访问
34.93%
自然搜索
32.96%
邮件
0.07%
外链引荐
20.96%
社交媒体
9.88%
展示广告
0
截止目前所有流量趋势图
地理流量分布情况
德国
10.25%
英国
7.11%
印度
21.58%
美国
45.82%
越南
10.07%
开源监控工具,提升LLM应用性能。
Langtrace是一个开源的可观测性工具,用于收集和分析追踪和指标,帮助提升大型语言模型(LLM)应用的性能。它支持OpenTelemetry标准追踪,可自我托管,避免供应商锁定。Langtrace提供端到端的可观测性,帮助用户全面了解整个机器学习流程,包括RAG或微调模型。此外,Langtrace还支持建立反馈循环,通过追踪的LLM交互创建黄金数据集,不断测试和增强AI应用。
优化AI性能的无代码Fine-Tuning
Fine-Tuner是一款优化AI性能的无代码Fine-Tuning工具。通过使用先进的Fine-Tuning技术,您可以在更少的数据和时间内获得更好的结果。Fine-Tuner可以帮助您提升NLP模型的性能,无需编写任何代码。您可以使用Fine-Tuner对现有的模型进行改进,优化其性能,从而节省时间和资源。Fine-Tuner还提供了丰富的功能列表,适用于各种场景。
声音AI分析工具,优化语音助手性能
Canonical AI提供的声音AI分析工具,专注于分析和优化语音助手的通话性能。该工具通过可视化通话流程、识别关键性能指标(KPIs)和自定义度量标准,帮助企业理解语音AI通话的失败原因,并提供实时监控和深度分析功能。产品背景信息显示,它适用于需要提升语音AI服务质量的企业和团队,价格方面提供免费试用和不同规模的专业及企业方案。
AI 驱动的 CUDA 代码优化平台,快速提升 GPU 性能,无需手动优化复杂代码。
RightNow AI 是一个创新的 AI 驱动的 CUDA 代码优化平台,旨在帮助开发者快速提升 GPU 性能。它通过强大的 AI 技术,自动分析 CUDA 内核,识别性能瓶颈,并生成优化后的代码,相比手动优化,大大节省了时间和精力。该平台支持多种优化策略,如共享内存利用、线程协作、循环展开等,可实现高达 4 倍的性能提升。其主要面向需要高性能 GPU 计算的开发者和企业,尤其是那些缺乏专业 GPU 优化知识的团队。RightNow AI 提供多种付费计划,包括按需付费、开发者、专业和企业套餐,满足不同规模用户的需求。
开源AI芯片性能基准测试平台
FlagPerf是由智源研究院联合AI硬件厂商共建的一体化AI硬件评测引擎,旨在建立以产业实践为导向的指标体系,评测AI硬件在软件栈组合(模型+框架+编译器)下的实际能力。该平台支持多维度评测指标体系,覆盖大模型训练推理场景,并支持多训练框架及推理引擎,连接AI硬件与软件生态。
下一代开源AI模型,性能卓越。
Gemma 2是谷歌DeepMind推出的下一代开源AI模型,提供9亿和27亿参数版本,具有卓越的性能和推理效率,支持在不同硬件上以全精度高效运行,大幅降低部署成本。Gemma 2在27亿参数版本中,提供了两倍于其大小模型的竞争力,并且可以在单个NVIDIA H100 Tensor Core GPU或TPU主机上实现,显著降低部署成本。
提升机器翻译性能的对比偏好优化
Contrastive Preference Optimization是一种用于机器翻译的创新方法,通过训练模型避免生成仅仅足够而不完美的翻译,从而显著提高了ALMA模型的性能。该方法在WMT'21、WMT'22和WMT'23测试数据集上可以达到或超过WMT竞赛获胜者和GPT-4的性能。
一个现代化的GitHub仓库浏览工具,提供智能代码导航和优化性能。
ExplainGitHub 是一个专为开发者设计的工具,旨在提供一种现代化的GitHub仓库浏览体验。它通过智能代码导航和优化性能,帮助用户更高效地理解和探索GitHub上的项目。该工具支持多种编程语言,并提供直观的界面和强大的搜索功能,使代码探索变得轻松愉快。它主要面向开发者和开源社区,帮助他们快速找到感兴趣的项目和技术。
昆仑万维开源的高性能数学代码推理模型,性能卓越
Skywork-OR1是由昆仑万维天工团队开发的高性能数学代码推理模型。该模型系列在同等参数规模下实现了业界领先的推理性能,突破了大模型在逻辑理解与复杂任务求解方面的能力瓶颈。Skywork-OR1系列包括Skywork-OR1-Math-7B、Skywork-OR1-7B-Preview和Skywork-OR1-32B-Preview三款模型,分别聚焦数学推理、通用推理和高性能推理任务。此次开源不仅涵盖模型权重,还全面开放了训练数据集和完整训练代码,所有资源均已上传至GitHub和Huggingface平台,为AI社区提供了完全可复现的实践参考。这种全方位的开源策略有助于推动整个AI社区在推理能力研究上的共同进步。
开源的高性能语言模型,支持多端应用。
Qwen2.5系列语言模型是一系列开源的decoder-only稠密模型,参数规模从0.5B到72B不等,旨在满足不同产品对模型规模的需求。这些模型在自然语言理解、代码生成、数学推理等多个领域表现出色,特别适合需要高性能语言处理能力的应用场景。Qwen2.5系列模型的发布,标志着在大型语言模型领域的一次重要进步,为开发者和研究者提供了强大的工具。
OpenLIT是用于GenAI和LLM应用可观察性的开源平台。
OpenLIT是一个开源的AI工程平台,专注于生成式AI和大型语言模型(LLM)应用的可观察性。它通过提供代码透明度、隐私保护、性能可视化等功能,帮助开发者简化AI开发流程,提高开发效率和应用性能。作为开源项目,用户可以自由查看代码或自行托管,确保数据安全和隐私。其主要优点包括易于集成、支持OpenTelemetry原生集成、提供细粒度的使用洞察等。OpenLIT面向AI开发者、数据科学家和企业,旨在帮助他们更好地构建、优化和管理AI应用。目前未明确具体价格,但从开源特性来看,可能对基础功能提供免费使用。
AI代码优化工具
Refiner是一款利用人工智能提升代码质量的工具。它能够分析代码并提供改进建议,帮助开发者优化代码的性能、可读性和可维护性。Refiner的功能包括自动重构、代码规范检查和性能优化等。它具有极快的响应速度,平均响应时间不到1秒。Refiner注重用户隐私,不会保留用户输入的代码信息。该产品免费试用前三次。
基于Linux环境快速部署开源大模型的教程
该项目是一个围绕开源大模型的全流程指导教程,包括环境配置、模型部署、高效微调等,简化开源大模型的使用和应用,让更多普通学习者能够使用开源大模型。项目面向对开源大模型感兴趣且想自主上手的学习者,提供详细的环境配置、模型部署和微调方法。
释放超级推理能力,提升AIME & MATH基准测试性能。
DeepSeek-R1-Lite-Preview是一款专注于提升推理能力的AI模型,它在AIME和MATH基准测试中展现了出色的性能。该模型具备实时透明的思考过程,并且计划推出开源模型和API。DeepSeek-R1-Lite-Preview的推理能力随着思考长度的增加而稳步提升,显示出更好的性能。产品背景信息显示,DeepSeek-R1-Lite-Preview是DeepSeek公司推出的最新产品,旨在通过人工智能技术提升用户的工作效率和问题解决能力。目前,产品提供免费试用,具体的定价和定位信息尚未公布。
提升大型语言模型性能的混合代理技术
MoA(Mixture of Agents)是一种新颖的方法,它利用多个大型语言模型(LLMs)的集体优势来提升性能,实现了最先进的结果。MoA采用分层架构,每层包含多个LLM代理,显著超越了GPT-4 Omni在AlpacaEval 2.0上的57.5%得分,达到了65.1%的得分,使用的是仅开源模型。
AI驱动的API性能测试,提供高性能API,优化用户体验
PerfAI是一个AI驱动的API性能测试平台,通过自学习和无代码的方式,帮助企业交付高性能的API,提升用户体验,减少流失率。它可以自动生成性能测试计划,消除测试编写的繁琐过程。PerfAI的功能包括自动化性能测试、性能监控、负载测试和压力测试。它可以帮助企业发现和解决API性能问题,提供可靠的API服务。PerfAI的定价根据企业的具体需求而定,可以提供个性化的解决方案。它适用于各种使用场景,包括Web应用程序、移动应用程序和云服务等。通过提供高性能的API,PerfAI帮助企业提升用户体验,降低用户流失率,增加业务价值。
提供可靠的性能测量数据,评估流行模型的性能。
The Fastest.ai是一个提供可靠的性能测量数据的网站,用于评估流行模型的性能。它通过测量模型的响应时间、每秒生成的token数量以及从请求到最终token生成的总时间来提供准确的性能数据。该网站旨在帮助用户选择最快的AI模型,并提供其他模型的性能比较。它对模型的性能进行日常更新,用户可以根据自己的需求选择合适的模型。
开源工业级自动语音识别模型,支持普通话、方言和英语,性能卓越。
FireRedASR-AED-L 是一个开源的工业级自动语音识别模型,专为满足高效率和高性能的语音识别需求而设计。该模型采用基于注意力的编码器-解码器架构,支持普通话、中文方言和英语等多种语言。它在公共普通话语音识别基准测试中达到了新的最高水平,并且在歌唱歌词识别方面表现出色。该模型的主要优点包括高性能、低延迟和广泛的适用性,适用于各种语音交互场景。其开源特性使得开发者可以自由地使用和修改代码,进一步推动语音识别技术的发展。
Gen AI Toolbox for Databases 是一个开源服务器,用于简化与数据库交互的 Gen AI 工具的开发。
Gen AI Toolbox for Databases 是一个开源工具,旨在帮助开发者更轻松、快速且安全地构建与数据库交互的生成式 AI 工具。它通过处理连接池、身份验证等复杂性,简化了工具的开发和部署过程。该工具支持多种数据库,包括 AlloyDB、Cloud SQL、MySQL、PostgreSQL 等,并提供端到端的可观测性支持,如 OpenTelemetry 集成。它适用于需要高效开发和安全访问数据库的应用场景,目前是免费开源的。
提升AI代理性能,融合自动化速度与人类质量。
Foundry AI是一个专注于构建、评估和改进AI代理的平台,旨在提供可靠的结果。该平台通过实时反馈实现持续改进,允许自定义控制人工干预,并进行A/B测试以优化性能。Foundry AI由行业专家构建,与传统自动化相比,它提供了一个更智能的AI管理系统,能够实现更高质量的AI结果,快速有效的改进和智能的人工-AI协作。
以低成本实现高性能的大型语言模型
JetMoE-8B是一个开源的大型语言模型,通过使用公共数据集和优化的训练方法,以低于10万美元的成本实现了超越Meta AI LLaMA2-7B的性能。该模型在推理时仅激活22亿参数,大幅降低了计算成本,同时保持了优异的性能。
高性能AI模型加载器,大幅减少冷启动时间。
Mystic Turbo Registry是一款由Mystic.ai开发的高性能AI模型加载器,采用Rust语言编写,专门针对减少AI模型的冷启动时间进行了优化。它通过提高容器加载效率,显著减少了模型从启动到运行所需的时间,为用户提供了更快的模型响应速度和更高的运行效率。
AMD开源平台,提升AI、ML和HPC工作负载性能
AMD ROCm™ 6.3是AMD开源平台的一个重要里程碑,引入了先进的工具和优化,以提升在AMD Instinct GPU加速器上的AI、机器学习(ML)和高性能计算(HPC)工作负载。ROCm 6.3旨在增强从创新AI初创企业到HPC驱动行业的广泛客户的开发人员生产力。
获取可靠、快速、安全的专用主机服务,适用于企业增长和性能优化。
RedPro Host提供可靠、快速、安全的专用主机服务,旨在为企业提供增长和性能优化。具有99.99%的可用性保证,24/7支持,价格合理。
开源的RAG应用日志工具
RAG-logger是一个为检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)应用设计的开源日志工具。它是一个轻量级的、针对RAG特定日志需求的开源替代方案,专注于为RAG应用提供全面的日志记录功能,包括查询跟踪、检索结果记录、LLM交互记录以及逐步性能监控。它采用基于JSON的日志格式,支持每日日志组织、自动文件管理和元数据丰富化。RAG-logger以其开源、轻量级和专注于RAG应用的特性,为开发者提供了一个有效的工具来监控和分析RAG应用的性能。
Instella 是由 AMD 开发的高性能开源语言模型,专为加速开源语言模型的发展而设计。
Instella 是由 AMD GenAI 团队开发的一系列高性能开源语言模型,基于 AMD Instinct™ MI300X GPU 训练而成。该模型在性能上显著优于同尺寸的其他开源语言模型,并且在功能上与 Llama-3.2-3B 和 Qwen2.5-3B 等模型相媲美。Instella 提供模型权重、训练代码和训练数据,旨在推动开源语言模型的发展。其主要优点包括高性能、开源开放以及对 AMD 硬件的优化支持。
一站式LLM模型比较与优化平台
Unify AI是一个为开发者设计的平台,它允许用户通过一个统一的API访问和比较来自不同提供商的大型语言模型(LLMs)。该平台提供了实时性能基准测试,帮助用户根据质量、速度和成本效率来选择和优化最合适的模型。Unify AI还提供了定制路由功能,允许用户根据自己的需求设置成本、延迟和输出速度的约束,并定义自定义质量指标。此外,Unify AI的系统会根据最新的基准数据,每10分钟更新一次,将查询发送到最快提供商,确保持续达到峰值性能。
© 2025 AIbase 备案号:闽ICP备08105208号-14