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Laminar

Laminar

Laminar 是专为开发者设计的开源平台,提供一行代码接入的 LLM 追踪与评估能力,帮助构建更可靠的 AI 应用。

(4.76 分)
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大模型机器学习代码编写
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11 次浏览0 次使用
访问官网

详细介绍

Laminar 是一款面向 AI 应用开发者的开源平台,专注于提供 LLM 应用的实时追踪与评估功能。只需一行代码,即可自动接入主流大模型框架和 SDK,实现端到端的可观测性。其浏览器代理功能可同步前端行为与模型响应,极大提升调试效率。此外,Laminar 提供强大的数据标注与评估工具,便于开发者构建高质量的数据集和优化 prompt 表现。\n\nLaminar 支持本地部署,适合对数据安全有要求的团队,同时其活跃的开源社区和快速响应的团队,也让它成为构建生产级 AI 应用的理想选择。

大模型机器学习代码编写开源项目LLM 实时追踪模型评测工具浏览器代理观测本地部署Docker 部署Helm Charts实时调试数据标注队列智能体可观测性

功能特点

  • 一行代码接入: 仅需初始化一次,Laminar 即可自动追踪常见 LLM 框架和 SDK 的运行情况。
  • 实时追踪引擎: 无需等待任务结束,即可实时查看 AI 工作流执行状态,快速定位问题。
  • 浏览器代理观测: 自动记录高质量浏览器会话,并与模型行为同步分析,提升可视化调试效率。
  • 集中式评估数据管理: 通过数据标注与队列机制,快速构建高质量评估数据集,提升模型表现。
  • 完全开源支持本地部署: 支持通过 Docker Compose 或 Helm Charts 自主部署,数据可控、安全可靠。

使用场景

  • AI 产品开发监控: 为 LLM 驱动的功能提供实时追踪和调试能力,确保交付质量。
  • Prompt 评估与优化: 结合评估数据集与 Playground 工具,持续优化 Prompt 效果。
  • 浏览器行为追踪: 将前端用户行为与模型响应统一观测,提升用户体验调试效率。
  • 构建高质量评估集: 通过标注流程和数据队列,高效创建训练与评估所需的数据资源。

工具展示

Laminar 截图

价格方案

free0
发布时间:2025/3/31
最后更新:2025/6/12

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