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Lunary学习资料汇总 - 开源LLM工具包助力AI应用开发

RayRay
lunaryLLM观察性提示管理数据集Github开源项目

lunary

Lunary简介

Lunary是一款面向LLM(大型语言模型)开发者的开源工具包,旨在帮助开发者将AI应用推向生产环境。它提供了以下主要功能:

  • 观察性:监控日志、追踪、用户跟踪等
  • 分析:成本、token使用、延迟等数据分析
  • 提示模板:版本控制、团队协作
  • 创建微调数据集
  • 聊天和反馈跟踪
  • 评估功能

Lunary的设计理念包括:

  • 可与任何LLM模型一起使用,不限于OpenAI
  • 易于集成(2分钟即可完成)
  • 支持自托管

Lunary功能概览

快速入门

1. 安装

Lunary提供了JavaScript和Python两个版本的SDK:

# JavaScript
npm install lunary

# Python  
pip install lunary

2. 基本使用

以Python为例,使用Lunary监控OpenAI API调用:

import lunary
from openai import OpenAI

client = OpenAI()
lunary.monitor(client)

chat_completion = client.chat.completions.create(
  messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)

3. 查看仪表盘

完成集成后,可以在Lunary仪表盘上查看监控数据、管理提示模板等。

Lunary仪表盘

学习资源

  1. 官方文档 全面的使用说明和API参考。

  2. GitHub仓库 源代码和详细的README文件。

  3. 集成指南 如何与LangChain、OpenAI等工具集成。

  4. 自托管指南 如何在自己的基础设施上部署Lunary。

  5. 示例项目 包含多个实际应用场景的示例代码。

社区支持

结语

Lunary作为一款强大的LLM开发工具包,正在被越来越多的AI开发者采用。通过本文提供的学习资源,相信你能够快速掌握Lunary的使用,并将其应用到自己的AI项目中。无论你是想提高应用性能、优化成本还是进行更好的团队协作,Lunary都能为你提供有力支持。开始你的Lunary之旅吧!

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