OpenLIT

Qu'est-ce que OpenLIT ?

OpenLIT est une plateforme open-source auto-hébergée conçue pour simplifier les workflows de développement IA, en particulier pour la Générative AI et les grands modèles de langage (LLMs). Elle offre des outils complets pour surveiller la performance des applications IA via la traçabilité et les métriques natives OpenTelemetry, gérer et versionner les prompts de manière sécurisée, et se prémunir contre les attaques d'injection de prompts et de jailbreak. OpenLIT prend en charge l'observabilité sur toute la stack GenAI, incluant LLMs, bases de données vectorielles et GPUs, permettant aux développeurs de suivre les coûts, exceptions et métriques opérationnelles avec une intégration minimale de code. Ses SDKs modulaires et dashboards facilitent la transition de l'expérimentation à la production tout en assurant confidentialité et sécurité.

Fonctionnalités clés

• Observabilité native OpenTelemetry

  Permet la traçabilité automatique et la collecte de métriques pour les applications d'IA, incluant le suivi détaillé des spans, la latence et la surveillance des coûts sur les LLMs, bases de données vectorielles et GPUs.

• Gestionnaire de prompts et versionnage

  Gestion centralisée et contrôle de version des prompts avec prise en charge des variables dynamiques, garantissant la cohérence et la facilité de mise à jour à travers les Agents d'IA.

• Coffre-fort sécurisé pour les clés API

  Stocke et gère en toute sécurité les clés API et secrets sensibles pour éviter les fuites et les accès non autorisés.

• Garde-fous pour la sécurité de l'IA

  Protections intégrées contre l'injection de prompts, les tentatives de contournement (jailbreak) et les fuites de données sensibles afin de maintenir l'intégrité de l'application.

• Évaluations programmatiques de l'IA

  Évaluation automatisée des sorties de l'IA pour le biais, la toxicité, les hallucinations et d'autres métriques de qualité afin d'améliorer la fiabilité des modèles.

• Surveillance GPU et des coûts

  Suit les métriques d'utilisation GPU et calcule les coûts pour les modèles personnalisés et fine-tunés, facilitant la gestion du budget et l'optimisation des ressources.

Cas d'utilisation

• Observabilité des applications d'IA : Les développeurs peuvent surveiller la performance, la latence et les erreurs dans les applications propulsées par LLM pour maintenir une haute fiabilité et optimiser l'expérience utilisateur.
• Gestion des prompts et contrôle de version : Les équipes gérant plusieurs Agents d'IA peuvent organiser, mettre à jour et versionner les prompts de façon centralisée pour assurer un comportement cohérent sur tous les déploiements.
• Sécurité et conformité : Protégez les systèmes d'IA contre les attaques par injection et les fuites de données grâce aux garde-fous intégrés et à la gestion sécurisée des clés.
• Optimisation des coûts et ressources : Suivez en temps réel l'utilisation et les dépenses des modèles d'IA et des GPUs pour prendre des décisions éclairées sur la montée en charge et la gestion du budget.
• Assurance qualité des sorties IA : Évaluez automatiquement les contenus générés pour le biais, la toxicité et les hallucinations afin de garantir des réponses éthiques et précises de l'IA.

FAQ