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同時試用 MLflow 和 Telemetry
對映有界的 MLflow 工作流程，保留仍然必要的功能，並在更改生產覆蓋範圍之前在同一封閉夾具上比較兩個系統。
- 1
Inventory MLflow
MLflow GenAI 追蹤和自動記錄的模型或工具步驟
- 2
對映一個工作流程
沒有直接的追蹤等效項；保留 MLflow 以獲得詳細的執行證據，並使用安全執行或追蹤識別符號發出批准的結果。
- 3
雙執行夾具
在檢查系統之間的切換時，測試一個成功的請求、失敗的工具步驟、恢復的重試和終端故障。
- 4
記錄決定
庫存需要追蹤、自動記錄、評估、提示註冊、實驗、判斷和部署工作流程。
Telemetry有何不同
- MLflow 提供圍繞追蹤、評估執行、提示和實驗的 AI 開發和操作工作流程； Telemetry 提供通用結構化事件分析。
- MLflow 追蹤可以捕獲輸入、輸出、中間步驟、延遲、權杖使用和工具； Telemetry 不提供追蹤瀑布或提示檢視器。
- Telemetry 強調緊湊的終端結果，將人工智慧行為與產品、帳戶、計費、可靠性和發布事件聯絡起來。
當 Telemetry 合適時
- 主要要求是聚合結果和跨產品分析，而不是追蹤重放、提示管理或實驗執行。
- MLflow 仍然是追蹤和評估系統，而選定的分數和最終結果將傳送到 Telemetry。
- 該團隊希望經過審查的 SQL 儀表板在 AI 和產品的其餘部分中使用相同的事件模型。
每個產品最強的地方
ML流
- OpenTelemetry 相容的 LLM 和代理追蹤，具有自動整合和詳細的執行檢查。
- 使用內建或自定義評分器進行離線和生產追蹤評估、實驗追蹤和結果分析。
- 為已經使用 MLflow 作為工程記錄系統的團隊提供版本化的提示登錄檔和更廣泛的 ML 生命週期。
Telemetry
- 將 SQL 直接應用於應用程式擁有的 AI 結果，無需移動完整的追蹤或提示工作流程。
- 用於代理品質和成本以及 API、作業、資料庫、計費和產品里程碑的一個事件分析層。
- 緊湊的模式可以將提示、完成、工具參數、檢索的文件和評分者基本原理保留在一般遙測之外。
評估清單
使用真實的工作流程測試決策
- 1庫存需要追蹤、自動記錄、評估、提示註冊、實驗、判斷和部署工作流程。
- 2比較一項追蹤調查和一項發布評估，包括覆蓋範圍、評分版本、成本、延遲和下游結果連線。
- 3在遷移之前對真實託管、儲存、存取、保留、匯出、升級和當前託管服務要求進行建模。
遷移路徑
在更改工具之前規劃查詢和事件遷移
清點當前工作流程實際使用的查詢、警示、匯出和保留要求。將這些要求對映到型別化的事件契約，轉換代表性查詢，並在擴大覆蓋範圍之前雙重執行相同的裝置。類似的運算子不保證等效的空處理、時間語義或聚合結果。
ML流 工作流程
MLflow GenAI 追蹤和自動記錄的模型或工具步驟
Telemetry對映
沒有直接的追蹤等效項；保留 MLflow 以獲得詳細的執行證據，並使用安全執行或追蹤識別符號發出批准的結果。
雙執行驗證
在檢查系統之間的切換時，測試一個成功的請求、失敗的工具步驟、恢復的重試和終端故障。
ML流 工作流程
MLflow 評估、評分器、實驗和提示版本
Telemetry對映
評估結果事件，包括資料集、評估器、提示、模型和發布版本；沒有內建實驗或提示註冊工作流程。
雙執行驗證
將一個凍結基線和候選者與相同的範例、評分器、閾值、取樣和評估覆蓋率分母進行比較。
ML流 工作流程
MLflow生產監控和彙總評估結果
Telemetry對映
審查了與帳戶、計費、產品使用、事件和發布相關的選定 AI 結果的 SQL。
雙執行驗證
固定 UTC 視窗內的雙執行追蹤量、故障率、延遲、成本、分數覆蓋率和下游接受度。
試用一個工作流程
從一個後端工作流程開始
選擇 API 路由、AI 工作流程、Webhook 或作業佇列。在擴大覆蓋範圍之前傳送結構化事件並查詢它們。
品類購買指南
AI 可觀測性工具：基於工作流程的比較
比較 AI 可觀測性方法的追蹤、提示、評估、模型成本、工具可靠性、SQL 分析和產品結果。
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PostHog 用於後端事件
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閱讀比較Telemetry 與 LangSmith 的 AI 可觀測性
LangSmith 為 LLM 應用程式提供追蹤、評估、資料集、實驗和部署選項。 Telemetry 專注於跨 AI 和應用程式工作流程的緊湊結果事件和 SQL。
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閱讀比較Telemetry 與 Mixpanel
Mixpanel 是一個圍繞行為報告（例如洞察、渠道、流量、保留和群組）建置的產品和數字分析平臺。 Telemetry 是 SQL 相對於應用程式擁有的產品和操作事件的更窄的選擇。
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Braintrust是一個圍繞實驗、資料集、評分器、提示和生產追蹤建置的人工智慧評估和可觀察平臺。 Telemetry 專注於 SQL，而不是選定的 AI 和產品結果。
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Helicone 將 AI 閘道器與 LLM 請求可觀測性、會話、成本分析、快取和警示相結合。 Telemetry 是一個與提供商無關的 SQL 層，用於選定的 AI 和應用程式結果。
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Opik 是一個開源 LLM 評估和可觀測性平臺，具有追蹤、資料集、指標、實驗和測試套件。 Telemetry 專注於有限 AI 上的 SQL 和應用程式結果。
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OpenLIT 是一個開源、OpenTelemetry 原生 AI 工程平臺，具有自動檢測、追蹤、評估、提示、實驗、儀表板和收集器。 Telemetry 專注於 SQL 結果事件。
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