在生产环境中使用 DSPy

• 实际用例

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  DSPy 已被许多企业和初创公司部署到生产环境。探索实际案例研究。

  用例

• 监控与可观测性

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  使用基于 OpenTelemetry 的 MLflow Tracing 监控您的 DSPy 程序。

  设置可观测性

• 可重现性

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  使用 DSPy 原生 MLflow 集成记录程序、指标、配置和环境，以实现完全可重现性。

  MLflow 集成

• 部署

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  当需要投入生产时，使用 DSPy 与 MLflow Model Serving 的集成轻松部署您的应用程序。

  部署指南

• 可扩展性

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  DSPy 在设计时考虑了线程安全，并为高吞吐量环境提供原生异步执行支持。

  异步程序

• 护栏与可控性

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  DSPy 的 签名、模块 和 优化器 可帮助您控制和引导 LM 输出。

  学习签名