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Esta guía muestra cómo integrar Novita AI con MLflow Tracing. Al usar el endpoint compatible con OpenAI de Novita AI (https://api.novita.ai/openai), puedes capturar prompts, respuestas, latencia, uso de tokens y metadatos del modelo en MLflow.
Detalles y cronología de trazas de MLflow

Requisitos previos

Antes de comenzar, asegúrate de tener:
  • Clave de API de Novita AI: crea una en Key Management.
  • Un servidor de seguimiento de MLflow en ejecución. Puedes usar el valor predeterminado local http://localhost:5000.
  • Entorno de ejecución de Python o JavaScript.

Pasos de integración

Paso 1: Instalar dependencias

Paso 2: Iniciar el servidor de MLflow

Si tienes un entorno local de Python >= 3.10, puedes iniciar MLflow con:
MLflow también proporciona una configuración de Docker Compose:
Luego abre http://localhost:5000 para confirmar que la interfaz de usuario de MLflow sea accesible.

Paso 3: Habilitar el rastreo y llamar a Novita AI

Paso 4: Ver las trazas en la interfaz de usuario de MLflow

Abre tu interfaz de usuario de MLflow (por ejemplo, http://localhost:5000) y ve a tu experimento configurado para inspeccionar las trazas. Deberías ver:
  • Contenido del prompt y la finalización
  • Latencia y uso de tokens
  • Metadatos del modelo y de la solicitud
  • Errores/exceptions (si los hay)

Paso 5: Referencias de rastreo avanzado

Streaming y async

MLflow admite el rastreo para las API de streaming y async de Novita AI. Consulta:

Combinar con frameworks o rastreo manual

Para consultar la referencia upstream completa: Para obtener detalles sobre los modelos de Novita y el uso del endpoint, consulta:
  • Guía de la API LLM de Novita: LLM API
Última modificación el 15 de mayo de 2026