LiteLLM
LiteLLM est une bibliothèque open-source et un serveur proxy qui fournit une API unifiée pour interagir avec plus de 100 grands modèles de langage de divers fournisseurs en utilisant le format OpenAI.
https://litellm.ai/?utm_source=aipure
Informations sur le produit
Mis à jour:May 16, 2025
Tendances du trafic mensuel de LiteLLM
LiteLLM a connu une baisse de 4,2% des visites, avec 332 945 visites dans le mois. Malgré sa présence dans un guide de programmation pour la création d'un générateur de pitches de startup alimenté par Gemini, l'absence de mises à jour significatives ou de fonctionnalités compétitives pourrait avoir contribué à cette légère baisse.
Qu'est-ce que LiteLLM
LiteLLM est un outil puissant conçu pour simplifier l'intégration et la gestion des grands modèles de langage (LLM) dans les applications d'IA. Il sert d'interface universelle pour accéder aux LLM de plusieurs fournisseurs comme OpenAI, Azure, Anthropic, Cohere, et bien d'autres. LiteLLM abstrait les complexités liées à l'utilisation de différentes API, permettant aux développeurs d'interagir avec divers modèles en utilisant un format compatible avec OpenAI. Cette solution open-source offre à la fois une bibliothèque Python pour une intégration directe et un serveur proxy pour gérer l'authentification, l'équilibrage de charge et le suivi des dépenses à travers plusieurs services LLM.
Caractéristiques principales de LiteLLM
LiteLLM est une API unifiée et un serveur proxy qui simplifie l'intégration avec plus de 100 grands modèles de langage (LLMs) provenant de divers fournisseurs tels qu'OpenAI, Azure, Anthropic, et plus encore. Il offre des fonctionnalités telles que la gestion de l'authentification, l'équilibrage de charge, le suivi des dépenses, et la gestion des erreurs, le tout en utilisant un format standardisé compatible avec OpenAI. LiteLLM permet aux développeurs de passer facilement d'un fournisseur de LLM à un autre ou de les combiner tout en maintenant un code cohérent.
API Unifiée: Fournit une interface unique pour interagir avec plus de 100 LLM de différents fournisseurs en utilisant le format OpenAI
Serveur Proxy: Gère l'authentification, l'équilibrage de charge, et le suivi des dépenses à travers plusieurs fournisseurs de LLM
Clés Virtuelles et Budgets: Permet la création de clés API spécifiques à un projet et la définition de limites d'utilisation
Gestion des Erreurs et Réessais: Gère automatiquement les erreurs et réessaie les requêtes échouées, améliorant la robustesse
Journalisation et Observabilité: S'intègre avec divers outils de journalisation pour surveiller l'utilisation et la performance des LLM
Cas d'utilisation de LiteLLM
Applications IA Multi-Fournisseurs: Développez des applications qui peuvent passer sans effort d'un fournisseur de LLM à un autre ou les combiner
Optimisation des Coûts: Implémentez un routage intelligent et un équilibrage de charge pour optimiser les coûts d'utilisation des LLM
Gestion des LLM en Entreprise: Centralisez l'accès aux LLM, l'authentification, et le suivi de l'utilisation pour les grandes organisations
Recherche et Expérimentation en IA: Comparez et évaluez facilement différents LLM en utilisant une interface cohérente
Avantages
Simplifie l'intégration avec plusieurs fournisseurs de LLM
Améliore la maintenabilité du code avec un format standardisé
Offre des fonctionnalités robustes pour la gestion des LLM au niveau entreprise
Inconvénients
Peut introduire une légère latence en raison de la couche proxy
Nécessite une configuration et une installation supplémentaires
Personnalisation limitée pour les fonctionnalités spécifiques aux fournisseurs
Comment utiliser LiteLLM
Installer LiteLLM: Installez la bibliothèque LiteLLM en utilisant pip : pip install litellm
Importer et configurer les variables d'environnement: Importez litellm et configurez les variables d'environnement pour les clés API : import litellm, os ; os.environ['OPENAI_API_KEY'] = 'your-api-key'
Effectuer un appel API: Utilisez la fonction completion() pour effectuer un appel API : response = litellm.completion(model='gpt-3.5-turbo', messages=[{'role': 'user', 'content': 'Hello'}])
Gérer les réponses en streaming: Pour les réponses en streaming, définissez stream=True : response = litellm.completion(model='gpt-3.5-turbo', messages=[{'role': 'user', 'content': 'Hello'}], stream=True)
Configurer la gestion des erreurs: Utilisez des blocs try-except avec OpenAIError pour gérer les exceptions : try : litellm.completion(...) except OpenAIError as e : print(e)
Configurer les rappels: Configurez des rappels pour la journalisation : litellm.success_callback = ['helicone', 'langfuse']
Déployer le proxy LiteLLM: Pour déployer le serveur proxy LiteLLM, utilisez Docker : docker run -e LITELLM_MASTER_KEY='sk-1234' ghcr.io/berriai/litellm:main
Configurer le routage des modèles: Créez un fichier config.yaml pour configurer le routage des modèles et les clés API pour différents fournisseurs
Utiliser le serveur proxy: Effectuez des appels API à votre proxy LiteLLM déployé en utilisant le SDK OpenAI ou des commandes curl
FAQ de LiteLLM
LiteLLM est une API unifiée et un serveur proxy qui permet aux développeurs d'interagir avec plus de 100 fournisseurs de LLM différents (comme OpenAI, Azure, Anthropic, etc.) en utilisant un format standardisé compatible avec OpenAI. Il simplifie l'intégration des LLM en offrant des fonctionnalités telles que l'équilibrage de charge, le suivi des dépenses et une gestion des erreurs cohérente entre les fournisseurs.
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Analyses du site web de LiteLLM
Trafic et classements de LiteLLM
332.9K
Visites mensuelles
#126093
Classement mondial
#2354
Classement par catégorie
Tendances du trafic : May 2024-Apr 2025
Aperçu des utilisateurs de LiteLLM
00:02:19
Durée moyenne de visite
2.9
Pages par visite
40.7%
Taux de rebond des utilisateurs
Principales régions de LiteLLM
US: 21.83%
CN: 8.14%
IN: 5.1%
VN: 4.67%
DE: 4.09%
Others: 56.16%
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