LiteLLM
LiteLLM é uma biblioteca de código aberto e servidor proxy que fornece uma API unificada para interagir com mais de 100 grandes modelos de linguagem de vários provedores usando o formato OpenAI.
https://litellm.ai/?utm_source=aipure
Informações do Produto
Atualizado:Dec 9, 2024
Tendências de Tráfego Mensal do LiteLLM
O LiteLLM alcançou 172.140 visitas em novembro, mostrando um aumento de 4,8%. Sem atualizações específicas ou atividades de mercado para novembro de 2024, este leve crescimento provavelmente se deve aos recursos contínuos da plataforma, como balanceamento de carga, mecanismos de fallback e gestão de orçamento.
O que é LiteLLM
LiteLLM é uma ferramenta poderosa projetada para simplificar a integração e o gerenciamento de grandes modelos de linguagem (LLMs) em aplicações de IA. Ele serve como uma interface universal para acessar LLMs de vários provedores como OpenAI, Azure, Anthropic, Cohere e muitos outros. O LiteLLM abstrai as complexidades de lidar com diferentes APIs, permitindo que os desenvolvedores interajam com modelos diversos usando um formato consistente compatível com OpenAI. Esta solução de código aberto oferece tanto uma biblioteca Python para integração direta quanto um servidor proxy para gerenciar autenticação, balanceamento de carga e rastreamento de gastos entre vários serviços de LLM.
Principais Recursos do LiteLLM
LiteLLM é uma API unificada e servidor proxy que simplifica a integração com mais de 100 modelos de linguagem grandes (LLMs) de vários provedores como OpenAI, Azure, Anthropic e outros. Oferece recursos como gerenciamento de autenticação, balanceamento de carga, rastreamento de gastos e tratamento de erros, tudo usando um formato compatível com OpenAI padronizado. LiteLLM permite que os desenvolvedores alternem facilmente entre ou combinem diferentes provedores de LLM enquanto mantêm um código consistente.
API Unificada: Fornece uma única interface para interagir com mais de 100 LLMs de diferentes provedores usando o formato OpenAI
Servidor Proxy: Gerencia autenticação, balanceamento de carga e rastreamento de gastos entre vários provedores de LLM
Chaves Virtuais e Orçamentos: Permite a criação de chaves de API específicas para projetos e definição de limites de uso
Tratamento de Erros e Retentativas: Lida automaticamente com erros e tenta novamente solicitações falhadas, melhorando a robustez
Registro e Observabilidade: Integra-se a várias ferramentas de registro para monitorar o uso e desempenho de LLM
Casos de Uso do LiteLLM
Aplicações de IA Multi-Provedor: Desenvolva aplicações que possam alternar ou combinar vários provedores de LLM sem problemas
Otimização de Custos: Implemente roteamento inteligente e balanceamento de carga para otimizar os custos de uso de LLM
Gerenciamento de LLM Empresarial: Centralize o acesso a LLM, autenticação e rastreamento de uso para grandes organizações
Pesquisa e Experimentação em IA: Compare e avalie facilmente diferentes LLMs usando uma interface consistente
Vantagens
Simplifica a integração com vários provedores de LLM
Melhora a manutenibilidade do código com formato padronizado
Oferece recursos robustos para gerenciamento de LLM em nível empresarial
Desvantagens
Pode introduzir uma leve latência devido à camada de proxy
Requer configuração e instalação adicionais
Personalização limitada para recursos específicos do provedor
Como Usar o LiteLLM
Instalar o LiteLLM: Instale a biblioteca LiteLLM usando pip: pip install litellm
Importar e configurar variáveis de ambiente: Importe litellm e configure variáveis de ambiente para chaves de API: import litellm, os; os.environ['OPENAI_API_KEY'] = 'sua-chave-api'
Fazer uma chamada de API: Use a função completion() para fazer uma chamada de API: response = litellm.completion(model='gpt-3.5-turbo', messages=[{'role': 'user', 'content': 'Olá'}])
Lidar com respostas em streaming: Para respostas em streaming, defina stream=True: response = litellm.completion(model='gpt-3.5-turbo', messages=[{'role': 'user', 'content': 'Olá'}], stream=True)
Configurar tratamento de erros: Use blocos try-except com OpenAIError para lidar com exceções: try: litellm.completion(...) except OpenAIError as e: print(e)
Configurar callbacks: Configure callbacks para registro: litellm.success_callback = ['helicone', 'langfuse']
Implantar o Proxy LiteLLM: Para implantar o servidor proxy LiteLLM, use Docker: docker run -e LITELLM_MASTER_KEY='sk-1234' ghcr.io/berriai/litellm:main
Configurar roteamento de modelos: Crie um arquivo config.yaml para configurar o roteamento de modelos e chaves de API para diferentes provedores
Usar o servidor proxy: Faça chamadas de API para seu proxy LiteLLM implantado usando o SDK OpenAI ou comandos curl
Perguntas Frequentes do LiteLLM
LiteLLM é uma API unificada e servidor proxy que permite aos desenvolvedores interagir com mais de 100 provedores diferentes de LLM (como OpenAI, Azure, Anthropic, etc.) usando um formato padronizado compatível com OpenAI. Ele simplifica a integração de LLM ao fornecer recursos como balanceamento de carga, rastreamento de gastos e tratamento consistente de erros entre os provedores.
Postagens Oficiais
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Análises do Site LiteLLM
Tráfego e Classificações do LiteLLM
172.1K
Visitas Mensais
#261898
Classificação Global
#5713
Classificação por Categoria
Tendências de Tráfego: May 2024-Nov 2024
Insights dos Usuários do LiteLLM
00:02:41
Duração Média da Visita
2.47
Páginas por Visita
44.83%
Taxa de Rejeição dos Usuários
Principais Regiões do LiteLLM
US: 14.67%
IN: 7.58%
CN: 7.15%
TW: 6.69%
GB: 5.19%
Others: 58.71%
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