openllmetry

开源的LLM应用观测扩展工具

OpenLLMetry OpenTelemetry Traceloop LLM应用观测性 Github 开源项目

OpenLLMetry是一个基于OpenTelemetry的开源观测工具，支持OpenAI、Anthropic等LLM提供商及Chroma、Pinecone等向量数据库。标准化扩展和Traceloop SDK使集成和监测应用性能变得简单。兼容Datadog、Honeycomb等多种观测工具，实现全面的应用可观测性，优化系统性能。

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介绍相关项目

llm-app-stack - 全面的大语言模型应用开发资源集合

AIGithubLLM应用程序架构开源开源项目数据处理

LLM-App-Stack项目汇总了构建大语言模型应用所需的各类工具和服务。该资源集合涵盖数据管道、嵌入模型、向量数据库、编排工具和API插件等关键组件。项目同时整合了专有和开源的LLM API，以及应用托管平台和云服务选项，为开发者提供了全面的技术栈参考。这一资源库旨在帮助开发者更高效地构建和部署智能应用。

llm-api - 灵活易用的跨平台大语言模型API框架

API接口Docker容器GPU加速GithubLLM API大语言模型开源项目

LLM-API是一个灵活的大语言模型API框架，支持在多种硬件平台上运行各类LLM模型。通过简单的YAML配置，它能自动下载模型并提供统一的API接口。支持Docker容器和本地运行，兼容Llama、GPT等多种模型。项目还包含Python客户端和LangChain集成，大大简化了LLM的应用开发过程，使其强大功能更易于开发者使用。

clj-otel - Clojure应用的OpenTelemetry可观测性集成API

ClojureGithubOpenTelemetryclj-otel分布式追踪开源项目监控

clj-otel是一个为Clojure生态系统提供OpenTelemetry集成的API。它支持跟踪和指标遥测数据的手动和自动采集,并提供全面的文档和示例。该项目展示了如何在Clojure应用中配置和导出遥测数据,以及在后端进行可视化分析。clj-otel致力于帮助开发者更好地监控和理解云原生Clojure应用的运行状况。

opentelemetry-go-instrumentation - Go应用程序自动化追踪工具

GithubGoOpenTelemetryeBPF分布式追踪开源项目自动化工具

OpenTelemetry Go Automatic Instrumentation是一个开源项目，利用eBPF技术为Go库提供自动化追踪功能。支持最新的Go语言版本，适用于Linux内核4.4及以上系统。项目提供入门指南、教程和技术文档，简化Go应用中分布式追踪的实现。虽处于开发阶段，但已显示出作为Go应用性能监控解决方案的潜力。

llm-transparency-tool - 深入分析Transformer语言模型的交互式可视化工具

GithubLLM Transparency Tool可视化分析开源项目神经网络语言模型贡献图

LLM Transparency Tool是一个用于分析Transformer语言模型的交互式工具。该工具支持选择模型和提示、运行推理，并通过贡献图可视化模型内部机制。它能够展示token表示、注意力头和前馈网络块的详细信息，有助于理解模型的决策过程。这个工具兼容多种模型，并提供Docker部署选项，是研究人员和开发者分析语言模型的实用资源。

HoneyHive - AI应用评估测试和可观测性的综合解决方案

AI工具AI应用OpenTelemetry提示管理监控分析评估测试

HoneyHive为GenAI应用开发团队提供全面的AI评估和可观测性解决方案。平台集成了AI应用追踪、评估、监控和提示管理等功能，支持多种AI模型和框架。开发团队可在统一的LLMOps环境中协作，进行应用性能测试、评估，监控和调试LLM生产故障，以及管理提示。HoneyHive旨在帮助团队更高效地构建可靠的AI产品。

opentelemetry-go-extra - OpenTelemetry 增强工具集为 Go 应用提供全面可观测性支持

GithubGoOpenTelemetryinstrumentation开源项目数据库监控

opentelemetry-go-extra 是一个为 Go 应用程序提供 OpenTelemetry 工具集的开源项目。它支持多个流行的 Go 库和框架，如 database/sql、GORM 和 sqlx，为指标、分布式追踪和日志记录提供集成。这个项目简化了 Go 应用的可观测性实现，有助于性能监控和问题诊断。

traceml - 机器学习数据追踪与可视化工具，支持多种深度学习框架

GithubPolyaxonTraceML开源项目数据追踪机器学习深度学习

TraceML 是一款强大的工具，用于机器学习和数据的追踪、可视化、解释和漂移检测。它与 Keras、PyTorch、TensorFlow、Fastai、Pytorch Lightning 和 HuggingFace 等多种深度学习和机器学习框架集成，方便用户记录和跟踪实验数据。TraceML 支持离线模式、多种数据可视化接口，并能生成详细的数据框架总结。

docs-cn - 分布式追踪与可观测性技术指南

GithubOpenTelemetry开源项目快速入门技术标准案例指南社区支持

OpenTelemetry中文资料是一个开源项目，提供全面的中文文档，涵盖OpenTelemetry的简介、技术标准、社区支持、快速入门和案例指南。这些资料旨在帮助开发者理解和应用分布式追踪、监控和可观测性技术，支持构建和优化高效、可靠的现代应用。项目内容包括OpenTelemetry的核心概念、最佳实践和性能优化策略，适合需要提升应用监控和分析能力的开发团队参考。

opentelemetry-cpp - OpenTelemetry C++客户端分布式追踪与监控利器

C++GithubOpenTelemetry可观测性开源项目跨平台

opentelemetry-cpp是OpenTelemetry规范的C++实现，提供日志、指标和追踪功能。项目支持C++14/17/20标准，跨平台兼容性强。丰富的示例和文档便于开发者集成使用。作为活跃的开源项目，opentelemetry-cpp持续更新迭代，为分布式系统监控提供可靠支持。

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