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tensorzero/gateway Docker 镜像 - 轩辕镜像

gateway
tensorzero/gateway
TensorZero为LLM应用创建反馈循环,通过统一推理、可观测性、优化、评估和实验功能,将生产数据转化为更智能、更快、更便宜的模型。
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TensorZero

镜像概述

TensorZero是一个面向LLM(大语言模型)应用的优化工具,通过构建数据反馈循环,将生产环境数据转化为性能更优的模型。它整合推理、可观测性、优化、评估和实验能力,帮助开发者实现LLM应用的智能化、提速和降本。

核心功能与特性

TensorZero提供LLM数据与学习飞轮,核心功能包括:

  • 统一推理:单一API对接所有LLM,P99延迟低于1ms
  • 全链路可观测性:整合推理数据与用户反馈至数据库,实现完整监控
  • 多维度优化:支持提示词调优、模型微调及强化学习全流程优化
  • 科学评估体系:提供提示词、模型及推理策略的多维度对比评估能力
  • 实验工程化:内置A/B测试、流量路由及降级策略,支持LLM应用快速迭代

使用场景与适用范围

TensorZero适用于需要持续优化LLM应用性能的各类场景:

  • 企业级LLM应用的开发与运维
  • LLM推理成本优化与性能提升
  • 提示词工程效果验证与迭代
  • 模型微调策略的科学评估
  • LLM推理架构的A/B测试与验证

使用方法与配置说明

基本工作流程
  1. 集成模型网关:将TensorZero网关接入现有LLM应用
  2. 数据采集:配置应用向系统发送推理指标与用户反馈
  3. 策略优化:通过控制台或API配置提示词、模型及推理策略优化规则
  4. 效果监控:持续观察LLM应用性能随优化策略的改进效果
Docker部署示例
基础运行命令
bash
docker run -d --name tensorzero -p 8080:8080 tensorzero/tensorzero:latest
Docker Compose配置(参考)
yaml
version: '3'
services:
  tensorzero:
    image: tensorzero/tensorzero:latest
    ports:
      - "8080:8080"
    environment:
      - TZ_API_KEY=your_api_key
      - TZ_DATABASE_URL=postgresql://user:password@db:5432/tensorzero
    depends_on:
      - db
  db:
    image: postgres:14
    volumes:
      - postgres_data:/var/lib/postgresql/data
    environment:
      - POSTGRES_USER=user
      - POSTGRES_PASSWORD=password
      - POSTGRES_DB=tensorzero

volumes:
  postgres_data:
配置说明

详细配置参数及环境变量设置请参考官方配置参考文档,主要配置项包括:

  • API密钥与认证配置
  • 数据库连接参数
  • 推理网关性能参数
  • 数据采集与存储策略
  • 优化规则与实验参数

官方资源

  • 项目官网
  • GitHub代码库
  • 完整文档中心
  • 5分钟快速入门
  • 社区支持:Slack | ***
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