Open Source LLM Performance Tracker
Questo è un modello per un cruscotto di monitoraggio delle prestazioni LLM e un calcolatore dei costi. È costruito con Nextjs e Tinybird.
Elencato nelle categorie:
Intelligenza artificialeOpen SourceAnalitica
Descrizione
LLM Performance Tracker è un modello per creare un dashboard e un calcolatore dei costi specificamente progettato per monitorare le prestazioni e i costi associati ai modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM). Costruito con Next.js e Tinybird, consente agli utenti di monitorare varie metriche relative all'uso degli LLM, inclusi costi, richieste, token e durata, categorizzati per modello, fornitore, organizzazione, progetto, ambiente e utente.
Come usare Open Source LLM Performance Tracker?
Per utilizzare LLM Performance Tracker, forkare il repository GitHub, personalizzarlo secondo le proprie esigenze e impostare le variabili ambientali necessarie. Avviare il servizio Tinybird localmente, configurare l'applicazione Next.js e eseguirla per accedere al dashboard nel browser.
Funzionalità principali di Open Source LLM Performance Tracker:
1️⃣
Monitora i costi, le richieste, i token e la durata degli LLM secondo varie dimensioni
2️⃣
Dashboard multitenant per gli utenti
3️⃣
Calcolatore dei costi AI
4️⃣
Integrazione della ricerca vettoriale
5️⃣
Integrazione della funzione Chiedi AI
Perché potrebbe essere usato Open Source LLM Performance Tracker?
| # | Caso d'uso | Stato | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Le organizzazioni possono monitorare efficacemente l'uso e i costi degli LLM | ✅ | |
| # 2 | Gli sviluppatori possono personalizzare il dashboard per soddisfare le proprie esigenze analitiche specifiche | ✅ | |
| # 3 | I data scientist possono analizzare le metriche di prestazione attraverso diversi modelli e ambienti | ✅ | |
Sviluppato da Open Source LLM Performance Tracker?
Tinybird è un'azienda focalizzata sulla fornitura di strumenti per l'analisi dei dati in tempo reale e il monitoraggio delle prestazioni, consentendo a sviluppatori e organizzazioni di costruire applicazioni efficienti basate sui dati.