https://api.novita.ai/openai) te gebruiken, kun je prompts, antwoorden, latentie, tokengebruik en modelmetadata vastleggen in MLflow.

Vereisten
Voordat je begint, zorg ervoor dat je het volgende hebt:- Novita AI API-sleutel: maak er een aan in Key Management.
- Een draaiende MLflow-trackingserver. Je kunt de lokale standaard
http://localhost:5000gebruiken. - Python- of JavaScript-runtime.
Integratiestappen
Stap 1: Installeer afhankelijkheden
Stap 2: Start de MLflow-server
Als je een lokale Python-omgeving >= 3.10 hebt, kun je MLflow starten met:http://localhost:5000 om te bevestigen dat de MLflow-UI toegankelijk is.
Stap 3: Schakel tracing in en roep Novita AI aan
Stap 4: Bekijk traces in de MLflow-UI
Open je MLflow-UI (bijvoorbeeldhttp://localhost:5000) en ga naar je geconfigureerde experiment om traces te inspecteren.
Je zou het volgende moeten zien:
- Prompt- en completion-inhoud
- Latentie en tokengebruik
- Model- en aanvraagmetadata
- Fouten/exceptions (indien aanwezig)
Stap 5: Geavanceerde tracing-referenties
Streaming en async
MLflow ondersteunt tracing voor streaming en async Novita AI-API’s. Zie:Combineren met frameworks of handmatige tracing
- MLflow Novita AI-integratiepagina: Tracing Novita AI
- MLflow OpenAI-tracingdocumentatie: OpenAI Tracing
- Novita LLM API-handleiding: LLM API