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このガイドでは、Novita AI を MLflow Tracing と統合する方法を示します。Novita AI の OpenAI 互換エンドポイント (https://api.novita.ai/openai) を使用することで、プロンプト、レスポンス、レイテンシ、トークン使用量、モデルメタデータを MLflow に記録できます。
MLflow のトレース詳細とタイムライン

前提条件

開始する前に、以下を用意してください。
  • Novita AI API キー: Key Management で作成します。
  • 実行中の MLflow tracking server。ローカルのデフォルト http://localhost:5000 を使用できます。
  • Python または JavaScript のランタイム。

統合手順

Step 1: 依存関係をインストールする

Step 2: MLflow Server を起動する

ローカルの Python 環境が >= 3.10 の場合、以下で MLflow を起動できます。
MLflow には Docker Compose セットアップも用意されています。
その後、http://localhost:5000 を開いて、MLflow UI にアクセスできることを確認します。

Step 3: トレースを有効化し、Novita AI を呼び出す

Step 4: MLflow UI でトレースを表示する

MLflow UI(例: http://localhost:5000)を開き、設定済みの experiment に移動してトレースを確認します。 以下を確認できます。
  • プロンプトと completion の内容
  • レイテンシとトークン使用量
  • モデルとリクエストのメタデータ
  • エラー/exceptions(ある場合)

Step 5: 高度なトレースのリファレンス

ストリーミングと非同期

MLflow は、ストリーミングおよび非同期の Novita AI API のトレースをサポートしています。以下を参照してください。

フレームワークとの組み合わせ、または手動トレース

上流の完全なリファレンスについては、以下を参照してください。 Novita のモデル詳細とエンドポイントの使用方法については、以下を参照してください。
  • Novita LLM API ガイド: LLM API
最終更新日 2026年5月15日