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arizephoenix/phoenix Docker 镜像 - 轩辕镜像

phoenix
arizephoenix/phoenix
用于AI可观测性与评估,支持LLM应用的评估、故障排查及微调。
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Phoenix 镜像文档

镜像概述和主要用途

Phoenix 是一个开源 AI 可观测性平台,专为实验、评估和故障排除而设计。它提供了全面的工具集,帮助开发者和数据科学家监控、评估和优化 AI 应用程序,特别是基于大型语言模型(LLM)的应用。Phoenix 可在本地机器、Jupyter 笔记本、容器化部署或云端环境中运行。

核心功能和特性

主要功能
  • 追踪(Tracing) - 使用基于 OpenTelemetry 的工具跟踪 LLM 应用程序的运行时情况
  • 评估(Evaluation) - 利用 LLM 进行响应和检索评估,以基准测试应用程序性能
  • 数据集(Datasets) - 创建版本化的示例数据集,用于实验、评估和微调
  • 实验(Experiments) - 跟踪和评估提示、LLM 和检索系统的变更
  • 游乐场(Playground) - 优化提示、比较模型、调整参数和重放跟踪的 LLM 调用
  • 提示管理(Prompt Management) - 使用版本控制、标记和实验系统地管理和测试提示变更
关键特性
  • 多框架支持 - 开箱即支持 LlamaIndex、LangChain、Haystack、DSPy、smolagents 等流行框架
  • 多提供商兼容 - 支持 OpenAI、Bedrock、MistralAI、VertexAI、LiteLLM、Google GenAI 等 LLM 提供商
  • 语言无关性 - 提供 Python 和 TypeScript 客户端库
  • 灵活部署 - 可在多种环境中运行,包括本地机器、容器和云端
  • OpenTelemetry 集成 - 通过 OpenInference 项目提供自动 instrumentation

使用场景和适用范围

Phoenix 适用于以下场景:

  • LLM 应用程序的开发和调试
  • 评估和比较不同的 LLM 模型和提示策略
  • 监控生产环境中的 LLM 应用性能
  • 收集和分析用户与 AI 系统的交互数据
  • 优化检索增强生成(RAG)系统的性能
  • 创建和管理用于模型微调的数据集
  • 跟踪模型版本和实验结果

Phoenix 特别适合 AI 研究人员、机器学习工程师和开发人员,他们需要深入了解和优化基于 LLM 的应用程序。

详细的使用方法和配置说明

安装方式
通过 pip 安装
shell
pip install arize-phoenix
通过 conda 安装
shell
conda install -c conda-forge arize-phoenix
Docker 部署
使用 docker run 命令
shell
docker run -p 6006:6006 arizephoenix/phoenix
使用 docker-compose 配置

创建 docker-compose.yml 文件:

yaml
version: '3'
services:
  phoenix:
    image: arizephoenix/phoenix
    ports:
      - "6006:6006"
    volumes:
      - phoenix_data:/app/data
    environment:
      - PHOENIX_PORT=6006
      - PHOENIX_HOST=0.0.0.0

volumes:
  phoenix_data:

启动服务:

shell
docker-compose up -d
Kubernetes 部署

Phoenix 提供 Helm Chart 用于 Kubernetes 部署:

shell
helm repo add arizephoenix [***]
helm install phoenix arizephoenix/phoenix
子包信息
包名语言描述
arize-phoenix-otelPython提供围绕 OpenTelemetry 原语的轻量级包装,具有 Phoenix 感知的默认值
arize-phoenix-clientPython通过 OpenAPI REST 接口与 Phoenix 服务器交互的轻量级客户端
arize-phoenix-evalsPython用于评估 LLM 应用程序的工具,包括 RAG 相关性、答案相关性等
@arizeai/phoenix-clientJavaScriptArize Phoenix API 的客户端
@arizeai/phoenix-evalsTypeScriptLLM 应用程序的 TypeScript 评估库(alpha 版本)
@arizeai/phoenix-mcpJavaScriptArize Phoenix 的 MCP 服务器实现,提供统一接口访问 Phoenix 的功能

配置参数和环境变量

主要环境变量
环境变量描述默认值
PHOENIX_PORTPhoenix 服务器监听的端口6006
PHOENIX_HOST服务器绑定的主机地址0.0.0.0
PHOENIX_DATA_DIR数据存储目录/app/data
LOG_LEVEL日志级别 (DEBUG, INFO, WARNING, ERROR)INFO
API_KEYAPI 密钥(用于安全访问)无
示例:使用环境变量配置
shell
docker run -p 8080:8080 \
  -e PHOENIX_PORT=8080 \
  -e LOG_LEVEL=DEBUG \
  -e API_KEY=your_secure_key \
  arizephoenix/phoenix

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  • 文档 - 阅读完整的 官方文档
  • GitHub - 在 GitHub 上获取源代码并留下星标
  • 问题反馈 - 通过 GitHub Issues 报告错误
  • 路线图 - 查看 项目路线图 了解未来发展方向

许可证信息

本软件采用 Elastic License 2.0 (ELv2) 许可。部分代码受一项或多项美国专利保护。

版权所有 2025 Arize AI, Inc. 保留所有权利。

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by arizephoenix
phoenix-helm是部署开源AI可观测性平台Phoenix的Helm Chart,该平台用于AI模型的实验、评估与故障排除。
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oldzhang

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