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一個 Python/FastAPI 的 LLM 閘道器,帶有 SQLite 請求追蹤、延遲與成本指標、快取、限流、重試、熔斷器和模型回退。包含模擬提供商、可靠性測試、GitHub Actions CI 和事故執行手冊——無需付費 API。

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工具概覽

LLMOps Observability Platform 是一個 Python/FastAPI 的 LLM 閘道器,演示如何執行、觀測和恢復一個 AI 服務。它把每次生成請求記錄在 SQLite 中,並通過 API 暴露可靠性和成本指標。兩個模型介面卡都是模擬器:不需要 API 金鑰、付費模型或外部服務。平臺提供生成、健康檢查、追蹤、指標和事故的端點。它包含故障模擬器,場景有成功、緩慢、超時、失敗、不穩定和不安全,並支援回退場景,可獨立地讓回退介面卡失敗或延遲。閘道器記錄每次嘗試的事件、帶抖動的指數退避、截止時間,以及主用/回退熔斷。它還實現了有界的 TTL/LRU 快取和按對端 IP 的滑動視窗配額。追蹤僅含後設資料,不儲存提示詞或補全內容,並記錄輸入/輸出的安全結果。該專案是面向生產的單程序參考實現,而不是水平擴充套件的服務;快取、配額和熔斷都在記憶體中,重啟後會重置。

定價

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應用場景

  • 團隊用該平臺演示請求 ID、提示詞版本、模型歸屬、延遲、估算 token 和虛構的美元成本。
  • 團隊用該平臺演示每次嘗試的事件、帶抖動的指數退避、截止時間,以及主用/回退熔斷。
  • 團隊用該平臺演示單次半開恢復探測,並確保過期的在途結果無法關閉新近開啟的熔斷。
  • 團隊用該平臺演示有界的 TTL/LRU 快取和按對端 IP 的滑動視窗配額,包括被快取的請求。
  • 團隊用該平臺演示主用 → 回退模型 → 明確的確定性降級響應。
  • 團隊用該平臺演示輸入/輸出安全結果,以及不儲存提示詞或補全內容、僅含後設資料的追蹤。
  • 團隊用該平臺演示持久化追蹤、分頁的事故事件、就緒檢查,以及指標 API 儀表盤。
  • 團隊用該平臺演示可靠性迴歸門禁,以及 GitHub Actions 的測試/釋出工作流。

功能特色

通過 LLM 閘道器處理請求

將請求追蹤記錄到 SQLite

統計延遲和成本指標

快取 LLM 請求

限制請求速率

自動重試失敗請求

支援熔斷和模型回退

使用模擬提供商測試可靠性

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