Open Source LLM Performance Tracker
Ceci est un modèle pour un tableau de bord de suivi des performances LLM et un calculateur de coûts. Il est construit avec Nextjs et Tinybird.
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Description
LLM Performance Tracker est un modèle pour créer un tableau de bord et un calculateur de coûts spécifiquement conçu pour suivre la performance et les coûts associés aux grands modèles de langage (LLMs). Construit avec Next.js et Tinybird, il permet aux utilisateurs de surveiller divers indicateurs liés à l'utilisation des LLM, y compris les coûts, les demandes, les jetons et la durée, classés par modèle, fournisseur, organisation, projet, environnement et utilisateur.
Comment utiliser Open Source LLM Performance Tracker?
Pour utiliser le LLM Performance Tracker, fork le dépôt GitHub, personnalisez-le selon vos besoins et configurez les variables d'environnement nécessaires. Démarrez le service Tinybird localement, configurez l'application Next.js et exécutez-la pour accéder au tableau de bord dans votre navigateur.
Fonctionnalités principales de Open Source LLM Performance Tracker:
1️⃣
Suivre les coûts, les demandes, les jetons et la durée des LLM selon diverses dimensions
2️⃣
Tableau de bord multitenant orienté utilisateur
3️⃣
Calculateur de coûts AI
4️⃣
Intégration de recherche vectorielle
5️⃣
Intégration de la fonctionnalité Demander à l'IA
Pourquoi pourrait-il être utilisé Open Source LLM Performance Tracker?
| # | Cas d'utilisation | Statut | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Les organisations peuvent surveiller efficacement leur utilisation et leurs coûts de LLM | ✅ | |
| # 2 | Les développeurs peuvent personnaliser le tableau de bord pour répondre à leurs besoins analytiques spécifiques | ✅ | |
| # 3 | Les data scientists peuvent analyser les indicateurs de performance à travers différents modèles et environnements | ✅ | |
Développé par Open Source LLM Performance Tracker?
Tinybird est une entreprise axée sur la fourniture d'outils pour l'analyse de données en temps réel et le suivi de performance, permettant aux développeurs et aux organisations de créer des applications efficaces basées sur les données.