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做网站搜索排名,域名的种类及查询网站,长沙生活网,学网站建设多久能学会目录 1.特点 Open Source 开源 OpenTelemetry 开放遥测 All-in-one Platform 一体化平台 Complete Observability 完全可观测性 Evaluation Monitoring 评估与监测 Framework Integration 框架集成 2.本地化docker 3.集成dify MLflow GenAI 是一个开源、一…目录1.特点Open Source 开源OpenTelemetry 开放遥测All-in-one Platform 一体化平台Complete Observability 完全可观测性Evaluation Monitoring 评估与监测Framework Integration 框架集成2.本地化docker3.集成difyMLflow GenAI 是一个开源、一体化的平台帮助通过端到端的可观察性、评估、AI 网关、提示管理、优化和跟踪提升agent与生成 AI 应用。1.特点Open Source 开源加入成千上万的团队利用 MLflow 构建生成式人工智能——拥有 2 万颗 GitHub 星级和 5 千万月下载量。作为 Linux 基金会的一部分MLflow 确保您的 AI 基础设施保持开放且供应商中立。OpenTelemetry 开放遥测MLflow Tracing 完全兼容 OpenTelemetry使其免于厂商锁定易于与现有的可观测堆栈集成。All-in-one Platform 一体化平台管理从实验到生产的整个生成式人工智能旅程。在同一平台上跟踪提示、评估质量、部署模型并监控性能。Complete Observability 完全可观测性通过全面的追踪捕捉提示、检索、工具调用和模型响应全面了解每一个 AI 决策。自信地调试复杂的工作流程。Evaluation Monitoring 评估与监测Stop manual testing with LLM judges and custom metrics. Systematically evaluate every change to ensure consistent improvements in your AI applications.停止用大型语言模型评判和自定义指标手动测试。系统地评估每一次变更确保 AI 应用持续改进。Framework Integration 框架集成Use any GenAI framework or model provider. With 30 integrations and extensible APIs, MLflow adapts to your tech stack, not the other way around.使用任何生成式 AI 框架或模型提供商。MLflow 拥有 30集成和可扩展 API能够适应你的技术栈而不是反过来。2.本地化dockergit clone --depth 1 --sparse https://github.com/mlflow/mlflow.git cd mlflow # 手动开启稀疏检出 配置规则完整语法兼容 PowerShell git sparse-checkout init --cone git sparse-checkout add docker-compose # 用 add 替代 set兼容性更好 cd docker-compose cp .env.dev.example .env docker compose up -d3.集成difydify的应用中监测栏右上角中项追踪选项捕获应用程序执行的完整上下文包括 LLM 调用、上下文、提示、HTTP 请求等发送到第三方跟踪平台。提供了不少平台考虑到本地部署适用性可选择mlflow作为追踪平台配置界面如下跟踪 URI*http://yourIP:5000实验编号*:1\2\3MLflow 的实验 ID 是数字比如默认实验 ID 是0自定义实验需先查 / 创建操作如下访问 MLflow UIhttp://localhost:5000登录后若无需登录直接进入若已有名为XXX的实验点击该实验浏览器地址栏会显示http://localhost:5000/#/experiments/11就是该实验的 ID是整数若没有XXX实验先在 MLflow UI 点击「Create Experiment」创建名为XXX的实验创建后会自动生成一个整数 ID比如1/2。用户名和密码可不填结合你本地 Docker 启动的 MLflow 场景默认无认证若访问http://localhost:5000无需登录密码框填任意非空值比如123456/password即可界面仅要求非空实际不校验若访问http://localhost:5000需要登录填 MLflow UI 登录时的密码若未设置过需先按前文方法创建用户并设置密码。配置成功界面配置好后就点击查看可以直接跟踪集成度还比较高