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Lunary是一个AI开发者平台,为LLM应用提供可观察性和提示管理功能,帮助开发者将LLM应用推向生产环境,监控、管理和改进应用的性能。,llmonitor官网入口网址

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Lunary是一个AI开发者平台,为LLM应用提供可观察性和提示管理功能,帮助开发者将LLM应用推向生产环境,监控、管理和改进应用的性能。

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llmonitor简介

Observability and prompt management platform for LLM-based apps. Take your LLMs to the next level.

什么是”llmonitor”?

Lunary是一个AI开发者平台,为LLM(Language Learning Model)应用提供可观察性和提示管理功能。它帮助开发者将LLM应用推向生产环境,监控、管理和改进应用的性能。Lunary提供日志、指标、提示、评估和线程等功能,帮助开发者全面了解和优化LLM应用。

“llmonitor”有哪些功能?

1. 日志和调试:记录所有提示和结果,实时查看应用在生产环境中的表现,追踪错误和异常。
2. 指标监控:监控用户和模型的请求和成本,自动计算成本和令牌使用量,优化应用的运行成本。
3. 调试复杂应用:通过回放应用执行过程,追踪错误和异常,找出问题所在。
4. 运行基准测试:通过实验不同的提示和模型,找到性能最佳的组合。
5. 记录用户对话:记录用户的对话,识别机器人知识的不足之处。
6. 迭代提示:创建模板,与非技术团队成员协作,快速迭代和优化提示。

产品特点:

1. 无代码集成:与OpenAI和其他平台无缝集成,简单易用。
2. 自动成本优化:监控和优化应用的运行成本,降低开发和运维成本。
3. 强大的调试功能:通过追踪和错误堆栈,快速定位和解决问题。
4. 高度可观察性:实时监控应用的性能指标,及时发现和解决潜在问题。
5. 开源支持:完全开源,用户可以查看和修改源代码。

应用场景:

1. 语言学习应用:通过记录和分析学习者的对话,提供个性化的学习建议和反馈。
2. 机器人开发:监控和优化机器人的性能,提供更好的用户体验。
3. 自然语言处理应用:追踪和调试复杂的自然语言处理模型,提高模型的准确性和效率。

“llmonitor”如何使用?

1. 导入库:使用Python导入Lunary库。
2. 监控应用:使用Lunary的监控功能,记录和分析应用的提示和结果。
3. 追踪和调试:使用Lunary的追踪功能,找出应用中的错误和异常。
4. 运行基准测试:使用Lunary的基准测试功能,实验不同的提示和模型,找到最佳的性能组合。
5. 记录用户对话:使用Lunary的记录功能,识别机器人知识的不足之处。
6. 迭代提示:使用Lunary的模板功能,与非技术团队成员协作,快速迭代和优化提示。

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关于llmonitor特别声明

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