https://api.novita.ai/openai) を使用することで、プロンプト、レスポンス、レイテンシ、トークン使用量、モデルメタデータを MLflow に記録できます。

前提条件
開始する前に、以下を用意してください。- Novita AI API キー: Key Management で作成します。
- 実行中の MLflow tracking server。ローカルのデフォルト
http://localhost:5000を使用できます。 - Python または JavaScript のランタイム。
統合手順
Step 1: 依存関係をインストールする
Step 2: MLflow Server を起動する
ローカルの Python 環境が >= 3.10 の場合、以下で MLflow を起動できます。http://localhost:5000 を開いて、MLflow UI にアクセスできることを確認します。
Step 3: トレースを有効化し、Novita AI を呼び出す
Step 4: MLflow UI でトレースを表示する
MLflow UI(例:http://localhost:5000)を開き、設定済みの experiment に移動してトレースを確認します。
以下を確認できます。
- プロンプトと completion の内容
- レイテンシとトークン使用量
- モデルとリクエストのメタデータ
- エラー/exceptions(ある場合)
Step 5: 高度なトレースのリファレンス
ストリーミングと非同期
MLflow は、ストリーミングおよび非同期の Novita AI API のトレースをサポートしています。以下を参照してください。フレームワークとの組み合わせ、または手動トレース
- MLflow Novita AI 統合ページ: Tracing Novita AI
- MLflow OpenAI トレースドキュメント: OpenAI Tracing
- Novita LLM API ガイド: LLM API