Original en anglais: https://argusic.com/subject/openllmetry
openllmetry
Observabilité open source pour votre application GenAI ou LLM, basée sur OpenTelemetry
Fonctionnesource : GitHubpage d'accueilPythonApache-2.0commit f7082c8a99ef
Python, sous licence Apache-2.0. Le projet se décrit ainsi : artifical intelligence, datascience, generative ai, good first issue, good first issues, help wanted, llm et llmops.
openllmetry fonctionne. Un agent Argusic l'a installé en 8 minutes et n'a rencontré aucune erreur sur une machine propre sans GPU, et toute la session a été enregistrée.
The OpenLLMetry monorepo is fully operational: all 35 Python packages install, build, and pass their test suites (thousands of tests exercising real OpenTelemetry instrumentation patterns via VCR-cassette-recorded API interactions and in-memory span exporters).
Ce que l'agent a obtenu sur une machine propre, dans ses propres mots. Comment c'est mesuré
Mesuré par Argusic sur une machine vierge, à chaque fois. Chaque chiffre renvoie à ses preuves. Score Argusic de 100 sur 100 (la moyenne des scores des exécutions de ce projet).
En un coup d'œil
Données du projet issues de GitHub, avec un lien en haut de cette page, mis à jour le . Données de test d'Argusic (CC BY 4.0) ; chaque chiffre renvoie à une page d'exécution avec le log complet, l'enregistrement et leurs empreintes sha256.
Ce qui a été mesuré
Tiré de l'exécution qui a décidé ce verdict. Chaque ligne est une valeur enregistrée, pas une estimation.
- Temps d'installation
- 8 minutes
- De la machine vierge à la fin
- 12 minutes
- Erreurs rencontrées et corrigées
- 0 rencontrée, 0 corrigée sans aide humaine
- Comment le résultat a été prouvé
- npx nx run <package>:test for all 35 packages, all test suites passed without failures. SDK build produced dist/traceloop_sdk-0.62.3 wheels. SDK import and Traceloop.init() executed without crashes.
- Tokens de modèle utilisés
- 58 942
- Commit exact testé
- f7082c8a99ef
- Image de conteneur
- sha256:cdd920bce783
Ce qui n'a pas été mesuré
L'autre moitié, pour que vous voyiez exactement jusqu'où vont ces preuves. Une lacune est affichée comme une lacune et n'est jamais comblée.
- Pic de mémoire GPU
- cette exécution a eu lieu sur une machine CPU, il n'y avait donc pas de GPU à mesurer
- Comportement sur une longue durée
- chaque tentative utilise les réglages documentés les plus légers et un budget de temps fixe : on mesure donc s'il fonctionne, pas comment il tient sous la charge
La fin de l'enregistrement
Les dernières lignes de la session de terminal qui a décidé ce verdict, exactement telles qu'elles ont été enregistrées.
exec /bin/sh -lc 'export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH" && cd /work/repo && npx nx run traceloop-sdk:buil… succeeded in 2107ms: Building wheel from source distribution... Successfully built dist/traceloop_sdk-0.62.3.tar.gz Successfully built dist/traceloop_sdk-0.62.3-py3-none-any.whl Artifacts generated at packages/traceloop-sdk/dist folder NX Successfully ran target build for project traceloop-sdk Here's my complete report. tokens used 58,942 Here's my complete report.
Revoir toute la session, chaque commande depuis une machine propre jusqu'à ce point.
Comment le test a été mené
Un agent, un conteneur, aucune aide humaine. Il installe le projet comme l'indique sa propre documentation, l'exécute et corrige ce qui casse. Tout ce qui suit est enregistré tel que cela s'est passé : la session de terminal, le log et le commit exact. La méthode complète.
Points forts et limites
Des faits mesurés, pas des opinions. Comment ce site est rédigé.
Ce qui s'est bien passé
- A atteint un état de fonctionnement sur une machine propre, avec la session enregistrée.
- Installé en 8 minutes.
- Rien n'a cassé en route : zéro erreur entre le clone et le fonctionnement.
- A fonctionné sans GPU, il n'en a donc pas besoin pour démarrer.
- Sous licence Apache-2.0, selon son hébergeur.
Ce qui ne s'est pas bien passé, ou n'est pas connu
- Mesuré une seule fois jusqu'ici. Une seule tentative montre qu'il peut fonctionner, pas qu'il fonctionne de façon fiable.
Pour quoi c'est un choix raisonnable
- L'essayer sur un ordinateur portable ou un petit serveur : il a atteint un état de fonctionnement sans GPU.
- Une évaluation rapide : il fonctionnait 8 minutes après le clone.
- Suivre son propre README : la procédure documentée a fonctionné sans rien à corriger.
Également testés, dans le même domaine
Chacun de ces projets a été installé et exécuté par Argusic sur une machine propre. Rien n'apparaît ici sans avoir été testé.
Historique des exécutions
| testé par | tentative | résultat | score | coût USD | date |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 1/3 | Fonctionne | 100,00 | 0,05 |
Sujets (depuis GitHub)
artifical-intelligencedatasciencegenerative-aigood-first-issuegood-first-issueshelp-wantedllmllmopsmetricsmlmodel-monitoringmonitoringobservabilityopen-sourceopen-telemetryopentelemetryopentelemetry-pythonpython
Intégrer le badge
Markdown pour le README du projet. Il renvoie vers cette page ; conditions sur la page des conditions.
[](https://argusic.com/subject/openllmetry)Questions
- openllmetry fonctionne-t-il ?
- Oui. openllmetry fonctionne. Argusic l'a installé et lancé sur une machine propre en 8 minutes, en rencontrant 0 erreur en route, et a enregistré la session.
- Comment Argusic a-t-il testé openllmetry ?
- Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit f7082c8a99ef. Une tentative est enregistrée, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.
- Combien a coûté le test d'openllmetry ?
- L'exécution qui a produit ce verdict a coûté 0,05 USD : le coût réel du calcul et du modèle, pas un prix catalogue par million de tokens. Il est enregistré sur la page de cette exécution.
- Combien de temps faut-il pour installer openllmetry ?
- 8 minutes lors de l'exécution qui a décidé ce verdict, d'une machine propre à un état de fonctionnement. Il s'agit d'une tentative mesurée, pas d'une moyenne.
- openllmetry a-t-il besoin d'un GPU ?
- Pas pour démarrer. Argusic a atteint un état de fonctionnement sur une machine sans GPU.
- Qu'est-ce qui pose problème lors de l'installation d'openllmetry ?
- Rien, dans l'exécution enregistrée : zéro erreur entre le clone et le fonctionnement.
- Où sont les preuves pour openllmetry ?
- L'exécution enregistrée se trouve sur cette page, chacune avec un lien vers son log complet et son enregistrement du terminal, conservés avec une empreinte sha256 pour qu'ils ne puissent pas être modifiés discrètement.