Laminar.ai
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Laminar.ai
簡介 :
Laminar是一個開源的全棧平臺,專注於從第一性原理出發進行AI工程。它幫助用戶收集、理解和使用數據,以提高大型語言模型(LLM)應用的質量。Laminar支持對文本和圖像模型的追蹤,並且即將支持音頻模型。產品的主要優點包括零開銷的可觀測性、在線評估、數據集構建和LLM鏈管理。Laminar完全開源,易於自託管,適合需要構建和管理LLM產品的開發者和團隊。
需求人群 :
目標受眾為開發者、數據科學家和AI工程師,他們需要構建、測試和優化大型語言模型產品。Laminar提供了一套完整的工具,幫助他們從數據收集到模型優化的整個流程中提高效率和效果。
總訪問量: 9.5K
佔比最多地區: US(44.28%)
本站瀏覽量 : 54.1K
使用場景
開發者使用Laminar追蹤他們的LLM應用,以收集執行數據並優化模型性能。
數據科學家通過Laminar的在線評估功能自動化評估過程,提高評估效率。
AI工程師利用Laminar構建複雜的LLM管道,實現更高級的自動化任務。
產品特色
Traces(追蹤):提供對LLM應用每一步執行的清晰視圖,並同時收集寶貴的數據。
Zero-overhead observability(零開銷可觀測性):所有追蹤通過gRPC在後臺發送,開銷極小。
Online evaluations(在線評估):可以設置LLM-as-a-judge或Python腳本評估器,對每個接收到的跨度進行評估。
Datasets(數據集):可以從追蹤中構建數據集,並在評估、微調和提示工程中使用它們。
Prompt chain management(提示鏈管理):可以構建和託管複雜的鏈,包括代理的混合或自反射LLM管道。
Fully open-source(完全開源):Laminar完全開源,易於通過幾個命令開始使用。
使用教程
1. 訪問Laminar的GitHub頁面,克隆代碼庫。
2. 進入克隆的目錄,使用Docker Compose啟動服務。
3. 訪問Laminar文檔,瞭解如何初始化項目並開始使用。
4. 使用Laminar的追蹤功能收集應用數據。
5. 根據收集的數據設置在線評估,自動化評估過程。
6. 構建數據集,用於模型的進一步訓練和優化。
7. 利用Laminar管理提示鏈,構建複雜的LLM應用。
8. 探索Laminar的開源社區,獲取支持和最佳實踐。
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