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Langtrace：LLM应用的开源可观测性解决方案

Langtrace开源可观测性Open TelemetrySDKGithub开源项目

Langtrace是一款开源软件，专注于LLM应用的可观测性。它能捕获、调试和分析LLM API、向量数据库和LLM框架的追踪和指标，并支持Open Telemetry标准。提供详细的SDK文档和自托管选项，兼容多种供应商和框架。Langtrace还提供SaaS托管版本和本地部署选项，全面监控应用性能和安全性。

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介绍相关项目
LangWatch - LLMops平台实现AI解决方案的质量控制和性能优化
AI工具AI质量控制LLM监控LangWatch性能优化生成式AI
LangWatch作为专业的LLMops平台,为生成式AI解决方案提供全面支持。平台具备实时监控、性能评估和优化功能,有助于提升AI产品质量、降低运营成本并加快部署速度。LangWatch能够识别异常响应、分析模型表现、优化提示词,同时提供深入的用户交互数据。该平台兼容多种开发框架,可有效规避数据泄露和AI幻觉等潜在风险,为企业开发和部署可靠AI解决方案提供有力保障。
langstream - LangStream开源项目：支持云端和本地开发的多功能工具及示例应用
CLIGithubKubernetesLangStream开发开源项目部署
LangStream开源项目提供多功能开发工具和示例应用，通过CLI或Kubernetes集群运行和部署。提供多种安装方式及详细文档和支持，适用于MacOS和Unix系统。项目集成OpenAI，用户能快速创建和管理应用。支持通过Helm图表进行生产级部署，并兼容EKS、AKS、GKE等主流云服务提供商的Kubernetes集群，同时提供minikube本地部署解决方案，用于快速测试和开发。
btrace - 高效Android应用性能分析工具
Android开发Githubbtrace开源项目性能优化性能监控跟踪工具
btrace是一款开源的Android应用性能分析工具。它支持Windows平台，采用Java脚本语言，无需Python环境。通过优化数据处理，btrace大幅降低了内存占用和性能损耗。新增的渲染、Binder和线程创建等监控功能，为开发者提供全面的性能分析。btrace集成简单，配置灵活，是Android应用性能优化的有力工具。
langkit - 开源的语言模型监控与分析工具LangKit
GithubLangKit安全性与隐私安装开源项目情感和毒性分析文本质量
LangKit是一个开源的文本度量工具集，专门用于监控语言模型。它提供多种方法从输入和输出文本中提取相关信号，并兼容数据记录库whylogs。主要功能包括文本质量、文本相关性、安全与隐私、情感与毒性分析。通过简单的安装步骤，用户可以在WhyLabs平台或其他工具中可视化和监控这些度量结果，从而确保语言模型的安全和性能。
Langtail - 简化AI应用开发的综合性工具平台
AI工具AI开发API部署LLM监控Langtail提示词调试
Langtail是一个面向AI应用开发的工具平台，集成了提示调试、测试运行和生产环境监控功能。平台提供playground、测试、部署和监控工具，帮助开发者快速迭代、优化大型语言模型性能，确保应用稳定。支持无代码操作，适用于各类用户，并提供API日志和性能指标，促进团队协作开发AI应用。
KUtrace - 低开销Linux内核追踪工具 解析多核处理器性能
GithubKUtraceLinux内核追踪多核处理器开源项目性能分析软件动态
KUtrace是一个低开销的Linux内核追踪工具，用于观察多核处理器上的全部执行时间。无需修改用户程序，即可分析实时交易或数据库处理中的意外延迟原因。该工具已在数据中心和自动驾驶领域应用，解决了多项长期性能问题。项目包含完整文档、示例代码和Linux内核补丁，支持x86和ARM架构，为开发者提供了实用的性能分析工具。
langtest - 开源工具助力语言模型全面测试与优化
AI偏见检测GithubLangTestNLP开源项目模型评估语言模型测试
LangTest是一款强大的开源工具,专为语言模型的测试和优化而设计。该工具提供超过60种测试类型,全面评估模型的鲁棒性、偏见、表示、公平性和准确性。LangTest兼容多个主流NLP框架,如Spark NLP、Hugging Face和Transformers。此外,它还能对OpenAI、Cohere等大型语言模型进行问答、毒性检测和临床测试等方面的评估。通过使用LangTest,数据科学家可以开发出更安全、可靠和负责任的自然语言处理模型。
Trace - 创新AutoDiff工具助力AI系统端到端训练
AI系统GithubPyTorchTrace优化开源项目自动微分
Trace是微软开发的创新AutoDiff工具，旨在实现AI系统的端到端训练。该工具通过捕获和传播执行轨迹，扩展了反向传播算法的应用范围。Trace作为Python库，支持直接编写代码并优化特定部分，类似于PyTorch的使用方式。它可处理多种反馈类型，如数值奖励、损失函数、自然语言文本和编译器错误。Trace为AI系统优化提供了灵活且强大的解决方案，适用于各种复杂的AI训练场景。
HolisticTraceAnalysis - 高效分析分布式训练性能瓶颈的开源工具
GPUGithubHolisticTraceAnalysisPyTorch分布式训练开源项目性能分析
HolisticTraceAnalysis是一款开源性能分析工具，用于识别分布式训练中的性能瓶颈。它分析PyTorch Profiler收集的跟踪数据，提供时间分解、内核分析、通信计算重叠等功能。支持Linux和Mac系统，适用于Python 3.8及以上版本。开发者可通过该工具深入分析和优化分布式训练性能。
langchain-benchmarks - LLM任务基准测试工具
GithubLLM任务LangChain BenchmarksLangSmith基准测试工具使用开源项目
提供多种LLM任务基准测试工具，涵盖数据集收集、任务评估等全流程。依赖LangSmith平台，附有详细文档和实例，鼓励用户优化和测试解决方案。
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