LiteLLM

WebsiteLarge Language Models (LLMs)AI Code Assistant
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.
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LiteLLM

Informations sur le produit

Mis à jour:Mar 16, 2025

Tendances du trafic mensuel de LiteLLM

LiteLLM a connu une augmentation de 5,2% des visites, atteignant 269K en février. Sans mises à jour spécifiques du produit ni activités notables sur le marché, cette légère croissance est conforme aux tendances générales du marché et à l'adoption croissante des outils d'IA en 2025.

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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.

Publications officielles

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Analyses du site web de LiteLLM

Trafic et classements de LiteLLM
259.3K
Visites mensuelles
#166523
Classement mondial
#2885
Classement par catégorie
Tendances du trafic : May 2024-Feb 2025
Aperçu des utilisateurs de LiteLLM
00:02:41
Durée moyenne de visite
2.94
Pages par visite
42.68%
Taux de rebond des utilisateurs
Principales régions de LiteLLM

  1. US: 24.49%

  2. CN: 8.58%

  3. DE: 5.19%

  4. KR: 4.98%

  5. IN: 4.61%

  6. Others: 52.15%

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