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同时试用 MLflow 和 Telemetry
映射有界的 MLflow 工作流程，保留仍然必要的功能，并在更改生产覆盖范围之前在同一封闭夹具上比较两个系统。
- 1
Inventory MLflow
MLflow GenAI 跟踪和自动记录的模型或工具步骤
- 2
映射一个工作流程
没有直接的跟踪等效项；保留 MLflow 以获得详细的执行证据，并使用安全运行或跟踪标识符发出批准的结果。
- 3
双运行夹具
在检查系统之间的切换时，测试一个成功的请求、失败的工具步骤、恢复的重试和终端故障。
- 4
记录决定
库存需要跟踪、自动记录、评估、提示注册、实验、判断和部署工作流程。
Telemetry有何不同
- MLflow 提供围绕跟踪、评估运行、提示和实验的 AI 开发和操作工作流程； Telemetry 提供通用结构化事件分析。
- MLflow 跟踪可以捕获输入、输出、中间步骤、延迟、令牌使用和工具； Telemetry 不提供跟踪瀑布或提示查看器。
- Telemetry 强调紧凑的终端结果，将人工智能行为与产品、帐户、计费、可靠性和发布事件联系起来。
当 Telemetry 合适时
- 主要要求是聚合结果和跨产品分析，而不是跟踪重放、提示管理或实验执行。
- MLflow 仍然是跟踪和评估系统，而选定的分数和最终结果将发送到 Telemetry。
- 该团队希望经过审查的 SQL 仪表板在 AI 和产品的其余部分中使用相同的事件模型。
每个产品最强的地方
ML流
- OpenTelemetry 兼容的 LLM 和智能体跟踪，具有自动集成和详细的执行检查。
- 使用内置或自定义评分器进行离线和生产跟踪评估、实验跟踪和结果分析。
- 为已经使用 MLflow 作为工程记录系统的团队提供版本化的提示注册表和更广泛的 ML 生命周期。
Telemetry
- 将 SQL 直接应用于应用程序拥有的 AI 结果，无需移动完整的跟踪或提示工作流程。
- 用于智能体质量和成本以及 API、作业、数据库、计费和产品里程碑的一个事件分析层。
- 紧凑的模式可以将提示、完成、工具参数、检索的文档和评分者基本原理保留在一般遥测之外。
评估清单
使用真实的工作流程测试决策
- 1库存需要跟踪、自动记录、评估、提示注册、实验、判断和部署工作流程。
- 2比较一项跟踪调查和一项发布评估，包括覆盖范围、评分版本、成本、延迟和下游结果连接。
- 3在迁移之前对真实托管、存储、访问、保留、导出、升级和当前托管服务要求进行建模。
迁移路径
在更改工具之前规划查询和事件迁移
清点当前工作流程实际使用的查询、警报、导出和保留要求。将这些要求映射到类型化的事件契约，转换代表性查询，并在扩大覆盖范围之前双重运行相同的装置。类似的运算符不保证等效的空处理、时间语义或聚合结果。
ML流 工作流程
MLflow GenAI 跟踪和自动记录的模型或工具步骤
Telemetry映射
没有直接的跟踪等效项；保留 MLflow 以获得详细的执行证据，并使用安全运行或跟踪标识符发出批准的结果。
双运行验证
在检查系统之间的切换时，测试一个成功的请求、失败的工具步骤、恢复的重试和终端故障。
ML流 工作流程
MLflow 评估、评分器、实验和提示版本
Telemetry映射
评估结果事件，包括数据集、评估器、提示、模型和发布版本；没有内置实验或提示注册工作流程。
双运行验证
将一个冻结基线和候选者与相同的示例、评分器、阈值、采样和评估覆盖率分母进行比较。
ML流 工作流程
MLflow生产监控和汇总评估结果
Telemetry映射
审查了与帐户、计费、产品使用、事件和发布相关的选定 AI 结果的 SQL。
双运行验证
固定 UTC 窗口内的双运行跟踪量、故障率、延迟、成本、分数覆盖率和下游接受度。
试用一个工作流程
从一个后端工作流程开始
选择 API 路由、AI 工作流程、Webhook 或作业队列。在扩大覆盖范围之前发送结构化事件并查询它们。
品类购买指南
AI 可观测性工具：基于工作流程的比较
比较 AI 可观测性方法的跟踪、提示、评估、模型成本、工具可靠性、SQL 分析和产品结果。
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