摘要
在 AI 应用快速发展的今天,一个直观、高效的管理界面对于监控和管理 LLM 服务至关重要。LiteLLM 管理仪表盘基于 Next.js 构建,提供了强大的可视化和管理功能。本文将详细介绍如何从零开始构建一个现代化的 AI 应用管理界面,包括技术选型、架构设计、功能实现和部署方案。
目录
1. 项目概述
1.1 系统架构
1.2 功能模块
2. 技术架构
2.1 技术栈选择
- 前端框架:Next.js
- UI 组件:Tailwind CSS
- 状态管理:React Context
- 数据获取:SWR
- 部署平台:Vercel
2.2 项目结构
graph TD
A[litellm-dashboard] --> B[app/]
B --> C[components/]
B --> D[pages/]
B --> E[styles/]
B --> F[utils/]
A --> G[public/]
A --> H[config/]
3. 开发环境搭建
3.1 初始化项目
# 创建项目
npx create-next-app@latest litellm-dashboard
# 安装依赖
cd litellm-dashboard
npm install
# 启动开发服务器
npm run dev
3.2 基础配置
// next.config.js
/** @type {import('next').NextConfig} */
const nextConfig = {
// 启用严格模式
reactStrictMode: true,
// 配置环境变量
env: {
API_BASE_URL: process.env.API_BASE_URL,
},
// 配置图片域名
images: {
domains: ['your-domain.com'],
},
}
module.exports = nextConfig
4. 核心功能实现
4.1 页面路由
// app/page.tsx
import { Dashboard } from '@/components/Dashboard'
export default function Home() {
return (
<main className="min-h-screen">
<Dashboard />
</main>
)
}
4.2 组件开发
// components/Dashboard.tsx
import { useState, useEffect } from 'react'
import { useSWR } from 'swr'
export function Dashboard() {
// 获取数据
const { data, error } = useSWR('/api/stats', fetcher)
// 渲染仪表盘
return (
<div className="grid grid-cols-3 gap-4">
<StatCard title="总请求数" value={data?.totalRequests} />
<StatCard title="成功率" value={data?.successRate} />
<StatCard title="平均响应时间" value={data?.avgResponseTime} />
</div>
)
}
5. 性能优化
5.1 优化策略
5.2 实现示例
// 使用动态导入
const DynamicChart = dynamic(() => import('@/components/Chart'), {
loading: () => <LoadingSpinner />,
ssr: false
})
// 使用 SWR 缓存
const { data } = useSWR('/api/data', fetcher, {
revalidateOnFocus: false,
dedupingInterval: 5000
})
6. 部署方案
6.1 部署流程
6.2 部署配置
# vercel.json
{
"version": 2,
"builds": [
{
"src": "package.json",
"use": "@vercel/next"
}
],
"env": {
"API_BASE_URL": "https://api.your-domain.com"
}
}
7. 最佳实践
7.1 开发规范
7.2 实施计划
8. 总结与展望
8.1 关键特性
- 现代化的技术栈
- 优秀的性能表现
- 完善的开发工具
- 便捷的部署方案
- 丰富的扩展性
8.2 未来规划
- 支持更多图表类型
- 优化移动端体验
- 增强数据分析能力
- 提供更多自定义选项