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jahnavik186/ai-observability-platform

jahnavik186

这是一个自托管的AI可观测性平台，帮助开发者和团队监控LLM应用的延迟、token使用、成本、错误及质量，支持本地部署且无供应商锁定。

1 次收藏下载次数: 0状态：社区镜像维护者：jahnavik186仓库类型：镜像最近更新：2 个月前

让 AI 帮你使用轩辕镜像？ · 展开查看说明

如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具，协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题，请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。

只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可：

请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求：

https://xuanyuan.cloud/agents.md

在未充分阅读并理解该文档前，不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。

查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式，不推荐豆包 AI；Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接，或加入 User Rules。若 AI 无法访问外链，可打开说明文档复制全文粘贴。文档会随站点更新，复制内容可能过期，建议定期检查。

镜像标签列表与下载命令

🚀 AI可观测性平台

!Docker Pulls !Docker Image Size !Docker Stars !GitHub Forks !GitHub Stars !License: MIT

AI可观测性平台是为现代AI和LLM驱动应用打造的自托管可观测性解决方案，帮助开发者、研究人员和组织在统一平台中监控模型延迟、token使用量、预估成本、错误及质量信号。该容器化平台支持本地运行、生产集成，助力构建可靠、透明且成本可控的AI系统，同时避免供应商锁定。

✨ 核心功能

🤖 AI和LLM应用的全链路可观测性
📈 跨模型、端点与环境的延迟监控
💸 Token使用量及成本精准追踪
❌ 错误与故障的实时可见性
🎯 准确性评分与评估工作流
📊 Grafana仪表盘可视化指标趋势
⚡ Docker Compose快速本地部署
🌍 自托管且可复用至多AI项目
🧩 支持多AI后端的供应商无关设计

🏗️ 架构

平台由以下核心服务协同构成：

SDK/ instrumentation层：捕获AI应用遥测数据
Collector API：摄入事件、跟踪与评分数据
PostgreSQL：存储跟踪、指标及评分历史
Redis：维护实时计数器与快速查询
Grafana：可视化延迟、成本、错误及质量仪表盘

架构流程

text
你的AI应用
        |
        |  @observe / score()
        v
   AI可观测性SDK
        |
        |  批量遥测事件
        v
   Collector API (FastAPI)
      /        \
     /          \
    v            v
PostgreSQL     Redis
(跟踪/评分/历史) (实时计数器/快速指标)
        \        /
         \      /
          v    v
          Grafana
   (仪表盘与分析)

📦 Docker运行指南

拉取镜像：
docker pull jahnavik186/ai-observability-platform

🔗 GitHub仓库

https://github.com/jahnavik186/AI-Observability-Platform

👩‍💻 维护者

Jahnavi Kachhia
全球AI & ML产品负责人 | 开源贡献者

镜像拉取方式

您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问标签列表页面。

轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 ai-observability-platform 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/jahnavik186/ai-observability-platform:<标签>

使用方法：

DockerHub 原生拉取命令

docker pull jahnavik186/ai-observability-platform:<标签>

轩辕镜像配置手册

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去掉域名前缀

docker tag · 重命名

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digest · 版本号 · 标签

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oldzhang

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Linux服务器

"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"