OpenLIT 项目使用教程

OpenLIT 项目使用教程

openlitOpenLIT is an open-source GenAI and LLM observability platform native to OpenTelemetry with traces and metrics in a single application 🔥 🖥 . Open source GenAI and LLM Application Performance Monitoring (APM) & Observability tool项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ope/openlit

1. 项目的目录结构及介绍

OpenLIT 项目的目录结构如下:

openlit/
├── sdk/
│   └── python/
├── src/
├── .gitignore
├── CODEOWNERS
├── CODE_OF_CONDUCT.md
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
├── README.md
├── SECURITY.md
├── docker-compose.yml

目录介绍

  • sdk/python/: 包含 Python SDK 相关文件。
  • src/: 项目源代码目录。
  • .gitignore: Git 忽略文件配置。
  • CODEOWNERS: 代码所有者配置文件。
  • CODE_OF_CONDUCT.md: 行为准则文件。
  • CONTRIBUTING.md: 贡献指南文件。
  • LICENSE: 项目许可证文件。
  • README.md: 项目介绍和使用说明文件。
  • SECURITY.md: 安全相关说明文件。
  • docker-compose.yml: Docker 配置文件,用于启动项目。

2. 项目的启动文件介绍

OpenLIT 项目的启动文件主要是 docker-compose.yml 文件。该文件定义了如何通过 Docker 启动 OpenLIT 项目。

docker-compose.yml 文件内容

version: '3'
services:
  openlit:
    image: openlit/openlit:latest
    ports:
      - "8080:8080"
    volumes:
      - ./src:/app/src
    environment:
      - OPENLIT_ENV=production

启动步骤

  1. 克隆项目仓库:
    git clone git@github.com:openlit/openlit.git
    
  2. 进入项目目录:
    cd openlit
    
  3. 启动 Docker 容器:
    docker-compose up -d
    

3. 项目的配置文件介绍

OpenLIT 项目的配置文件主要是 docker-compose.ymlsrc/config.py

docker-compose.yml

如上所述,docker-compose.yml 文件定义了 Docker 容器的配置,包括镜像、端口映射、卷挂载和环境变量。

src/config.py

src/config.py 文件包含了项目的配置信息,如数据库连接、日志级别等。

# src/config.py
import os

class Config:
    DEBUG = os.getenv('DEBUG', False)
    DATABASE_URI = os.getenv('DATABASE_URI', 'sqlite:///openlit.db')
    LOG_LEVEL = os.getenv('LOG_LEVEL', 'INFO')

配置项介绍

  • DEBUG: 是否开启调试模式。
  • DATABASE_URI: 数据库连接字符串。
  • LOG_LEVEL: 日志级别。

通过这些配置文件,可以灵活地调整 OpenLIT 项目的运行环境和行为。

openlitOpenLIT is an open-source GenAI and LLM observability platform native to OpenTelemetry with traces and metrics in a single application 🔥 🖥 . Open source GenAI and LLM Application Performance Monitoring (APM) & Observability tool项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ope/openlit

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的CS-LSTM(压缩感知与长短期记忆网络结合)时间序列预测项目项目首先介绍了背景和意义,指出压缩感知(CS)能够降低数据采样率并高效恢复信号,而LSTM则擅长捕捉时间序列中的复杂动态。接着阐述了项目面临的挑战及解决方案,如稀疏表示与测量矩阵设计、压缩数据恢复复杂度等。项目的核心模块包括稀疏编码、压缩采样、信号重构与预测。通过随机高斯矩阵和DCT变换实现压缩采样,利用LSTM网络进行时序预测,并通过优化算法实现信号重构。此外,文档还展示了具体的代码实现,涵盖环境准备、数据预处理、模型训练与评估等阶段。最后,项目提出了未来改进方向,如多尺度特征融合、在线学习与增量更新等。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和深度学习框架的研发人员,以及对时间序列预测和压缩感知技术感兴趣的学者和工程师。 使用场景及目标:①通过CS-LSTM模型对多维时间序列数据进行高效采样与精准预测;②应用于智能电网负荷预测、金融市场行情分析、环境监测、工业设备状态监测、智能交通流量管理、医疗健康监测、智能制造过程优化、无线传感网络数据管理等领域;③实现端到端的时间序列预测流程,包括数据预处理、压缩采样、信号重构、模型训练与预测,以提升预测准确性和鲁棒性。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现步骤,还附带了完整的程序代码和GUI设计,便于用户理解和实践。同时,文档强调了系统的灵活性和扩展性,支持多平台部署和GPU加速,满足实时在线预测需求。此外,项目还引入了自动化超参数优化、模型轻量化与边缘部署等前沿技术,进一步提升了系统的性能和适应能力。
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