LiteLLM Cómo Usar

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LiteLLM es una biblioteca de código abierto y un servidor proxy que proporciona una API unificada para interactuar con más de 100 modelos de lenguaje grande de varios proveedores utilizando el formato de OpenAI.
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Qué es LiteLLM
Características de LiteLLM y Casos de Uso

Cómo Usar LiteLLM

Instalar LiteLLM: Instala la biblioteca LiteLLM usando pip: pip install litellm
Importar y configurar variables de entorno: Importa litellm y configura las variables de entorno para las claves API: import litellm, os; os.environ['OPENAI_API_KEY'] = 'tu-clave-api'
Hacer una llamada a la API: Usa la función completion() para hacer una llamada a la API: response = litellm.completion(model='gpt-3.5-turbo', messages=[{'role': 'user', 'content': 'Hola'}])
Manejar respuestas en streaming: Para respuestas en streaming, establece stream=True: response = litellm.completion(model='gpt-3.5-turbo', messages=[{'role': 'user', 'content': 'Hola'}], stream=True)
Configurar manejo de errores: Usa bloques try-except con OpenAIError para manejar excepciones: try: litellm.completion(...) except OpenAIError as e: print(e)
Configurar callbacks: Configura callbacks para registro: litellm.success_callback = ['helicone', 'langfuse']
Desplegar el Proxy de LiteLLM: Para desplegar el servidor proxy de LiteLLM, usa Docker: docker run -e LITELLM_MASTER_KEY='sk-1234' ghcr.io/berriai/litellm:main
Configurar enrutamiento de modelos: Crea un archivo config.yaml para configurar el enrutamiento de modelos y las claves API para diferentes proveedores
Usar el servidor proxy: Haz llamadas a la API a tu proxy LiteLLM desplegado usando el SDK de OpenAI o comandos curl

Preguntas Frecuentes de LiteLLM

LiteLLM es una API unificada y un servidor proxy que permite a los desarrolladores interactuar con más de 100 proveedores de LLM diferentes (como OpenAI, Azure, Anthropic, etc.) utilizando un formato estandarizado compatible con OpenAI. Simplifica la integración de LLM al proporcionar características como balanceo de carga, seguimiento de gastos y manejo consistente de errores entre proveedores.

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