GPT4All 监控

GPT4All 集成了 OpenLIT OpenTelemetry 自动检测功能，以对您的 LLM 应用程序和 GPU 硬件进行实时监控。

监控可以通过自动生成的跟踪和指标来增强您的 GPT4All 部署，用于：

性能优化：分析延迟、成本和令牌使用情况，以确保您的 LLM 应用程序高效运行，快速识别并解决性能瓶颈。
用户交互洞察：捕获每个提示和响应，以更好地理解用户行为和使用模式，从而改善用户体验和参与度。
详细的 GPU 指标：监控重要的 GPU 参数，如利用率、内存消耗、温度和功耗，以保持最佳硬件性能并避免潜在问题。

设置监控

使用 OpenLIT，您可以自动监控 LLM 部署的跟踪和指标

pip install openlit

from gpt4all import GPT4All
import openlit

openlit.init()  # start
# openlit.init(collect_gpu_stats=True)  # Optional: To configure GPU monitoring

model = GPT4All(model_name='orca-mini-3b-gguf2-q4_0.gguf')

# Start a chat session and send queries
with model.chat_session():
    response1 = model.generate(prompt='hello', temp=0)
    response2 = model.generate(prompt='write me a short poem', temp=0)
    response3 = model.generate(prompt='thank you', temp=0)

    print(model.current_chat_session)

可视化

OpenLIT UI

连接到 OpenLIT 的 UI，开始探索收集到的 LLM 性能指标和跟踪。请访问 OpenLIT 快速入门指南获取详细的步骤说明。

Grafana、DataDog 和其他集成

您还可以将 OpenLIT 收集的数据发送到 Grafana 和 DataDog 等流行的监控工具。有关设置这些连接的详细说明，请参阅 OpenLIT 连接指南。