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随着人工智能技术的迅速提高，OpenAI 曾经锋芒毕露，成为该畛域的领军者之一。它在多种语言解决工作上体现卓越，包含机器翻译、文本分类和文本生成等。
然而，应用 OpenAI 时，继续监控 API 调用的重要性不容忽视，这不仅能够帮忙咱们辨认出性能瓶颈，统计和剖析应用状况，还能够帮忙咱们在 API 呈现问题时疾速发现并进行相应的解决。
GreptimeAI
GreptimeAI 提供了专为监测和治理大型语言模型（LLM）利用设计的定制可观测性解决方案。这一计划使您可能全面理解 老本、性能、流量和安全性 方面的状况。更多对于 GreptimeAI 的产品细节，请参阅 此文。值得一提的是，GreptimeAI 的存储解决方案构建于开源时序数据库 GreptimeDB 之上。
哪些 OpenAI 的模块会被监控
- chat
- completion
- audio
- images
反对的场景
- async
- stream
- with_raw_response
- retry
- error
用户指南
装置 GreptimeAI
pip install --upgrade greptimeai注册 GreptimeAI
首先，注册 GreptimeAI 以创立一个服务，并获取以下参数：
- host
- database
- token
配置
在环境变量中设置 GreptimeAI 须要的配置：
export GREPTIMEAI_HOST='xxx'
export GREPTIMEAI_DATABASE='xxx'
export GREPTIMEAI_TOKEN='xxx'如果你心愿间接传递参数，能够这么做：
openai_patcher.setup(host=os.environ.get("GREPTIMEAI_HOST"),
database=os.environ.get("GREPTIMEAI_DATABASE"),
token=os.environ.get("GREPTIMEAI_TOKEN"),
client=client,
)Example
以下是一个简略的示例，阐明如何在启用了 GreptimeAI 跟踪的状况下调用 OpenAI chat completion 模块。
from greptimeai import openai_patcher
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
openai_patcher.setup(client=client)
completion = client.chat.completions.create(
messages=[
{
"role": "user",
"content": "How do I output all files in a directory using Python?",
}
],
model="gpt-4",
user="<user_id_from_your_application>",
stream=True,
)What does it look like in GreptimeAI
Overview：
下图展现了带有多个 span 的追踪细节：
对于 Greptime 的小常识：
Greptime 格睿科技于 2022 年创建，目前正在欠缺和打造时序数据库 GreptimeDB，格睿云 GreptimeCloud 和可观测工具 GreptimeAI 这三款产品。
GreptimeDB 是一款用 Rust 语言编写的时序数据库，具备分布式、开源、云原生和兼容性强等特点，帮忙企业实时读写、解决和剖析时序数据的同时升高长期存储老本；GreptimeCloud 能够为用户提供全托管的 DBaaS 服务，可能与可观测性、物联网等畛域高度联合；GreptimeAI 为 LLM 量身打造，提供老本、性能和生成过程的全链路监控。
GreptimeCloud 和 GreptimeAI 已正式公测，欢送关注公众号或官网理解最新动静！
官网：https://greptime.cn/
GitHub: https://github.com/GreptimeTeam/greptimedb
文档：https://docs.greptime.cn/
Twitter: https://twitter.com/Greptime
Slack: https://greptime.com/slack
LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/greptime/
