LiteLLM
LiteLLM adalah pustaka sumber terbuka dan server proxy yang menyediakan API terpadu untuk berinteraksi dengan lebih dari 100 model bahasa besar dari berbagai penyedia menggunakan format OpenAI.
https://litellm.ai/?utm_source=aipure
Informasi Produk
Diperbarui:Dec 9, 2024
Tren Traffic Bulanan LiteLLM
LiteLLM mencapai 172.140 kunjungan pada bulan November, menunjukkan peningkatan sebesar 4,8%. Tanpa adanya pembaruan khusus atau aktivitas pasar untuk November 2024, pertumbuhan kecil ini kemungkinan disebabkan oleh fitur-fitur berkelanjutan platform seperti penyeimbangan beban, mekanisme cadangan, dan manajemen anggaran.
Apa itu LiteLLM
LiteLLM adalah alat yang kuat dirancang untuk menyederhanakan integrasi dan manajemen model bahasa besar (LLM) dalam aplikasi AI. Ini berfungsi sebagai antarmuka universal untuk mengakses LLM dari berbagai penyedia seperti OpenAI, Azure, Anthropic, Cohere, dan banyak lainnya. LiteLLM mengabstraksi kompleksitas dalam berurusan dengan berbagai API, memungkinkan pengembang untuk berinteraksi dengan model yang beragam menggunakan format yang konsisten dan kompatibel dengan OpenAI. Solusi sumber terbuka ini menawarkan baik pustaka Python untuk integrasi langsung dan server proxy untuk mengelola otentikasi, penyeimbangan beban, dan pelacakan pengeluaran di berbagai layanan LLM.
Fitur Utama LiteLLM
LiteLLM adalah API terpadu dan server proxy yang menyederhanakan integrasi dengan lebih dari 100 model bahasa besar (LLM) dari berbagai penyedia seperti OpenAI, Azure, Anthropic, dan lainnya. Ini menawarkan fitur seperti manajemen autentikasi, penyeimbangan beban, pelacakan pengeluaran, dan penanganan kesalahan, semuanya menggunakan format yang kompatibel dengan OpenAI yang distandarisasi. LiteLLM memungkinkan pengembang untuk dengan mudah beralih antara atau menggabungkan berbagai penyedia LLM sambil mempertahankan kode yang konsisten.
API Terpadu: Menyediakan satu antarmuka untuk berinteraksi dengan lebih dari 100 LLM dari berbagai penyedia menggunakan format OpenAI
Server Proxy: Mengelola autentikasi, penyeimbangan beban, dan pelacakan pengeluaran di berbagai penyedia LLM
Kunci dan Anggaran Virtual: Memungkinkan pembuatan kunci API khusus proyek dan penetapan batas penggunaan
Penanganan Kesalahan dan Pengulangan: Secara otomatis menangani kesalahan dan mengulang permintaan yang gagal, meningkatkan ketahanan
Pencatatan dan Observabilitas: Mengintegrasikan dengan berbagai alat pencatatan untuk memantau penggunaan dan kinerja LLM
Kasus Penggunaan LiteLLM
Aplikasi AI Multi-Penyedia: Kembangkan aplikasi yang dapat beralih antara atau menggabungkan beberapa penyedia LLM dengan mulus
Optimisasi Biaya: Terapkan pengaturan rute yang cerdas dan penyeimbangan beban untuk mengoptimalkan biaya penggunaan LLM
Manajemen LLM Perusahaan: Sentralisasi akses LLM, autentikasi, dan pelacakan penggunaan untuk organisasi besar
Penelitian dan Eksperimen AI: Dengan mudah membandingkan dan mengukur berbagai LLM menggunakan antarmuka yang konsisten
Kelebihan
Menyederhanakan integrasi dengan beberapa penyedia LLM
Meningkatkan pemeliharaan kode dengan format yang distandarisasi
Menawarkan fitur yang kuat untuk manajemen LLM tingkat perusahaan
Kekurangan
Mungkin memperkenalkan sedikit latensi karena lapisan proxy
Memerlukan pengaturan dan konfigurasi tambahan
Kustomisasi terbatas untuk fitur spesifik penyedia
Cara Menggunakan LiteLLM
Instal LiteLLM: Instal pustaka LiteLLM menggunakan pip: pip install litellm
Impor dan atur variabel lingkungan: Impor litellm dan atur variabel lingkungan untuk kunci API: import litellm, os; os.environ['OPENAI_API_KEY'] = 'your-api-key'
Lakukan panggilan API: Gunakan fungsi completion() untuk melakukan panggilan API: response = litellm.completion(model='gpt-3.5-turbo', messages=[{'role': 'user', 'content': 'Hello'}])
Tangani respons streaming: Untuk respons streaming, atur stream=True: response = litellm.completion(model='gpt-3.5-turbo', messages=[{'role': 'user', 'content': 'Hello'}], stream=True)
Atur penanganan kesalahan: Gunakan blok try-except dengan OpenAIError untuk menangani pengecualian: try: litellm.completion(...) except OpenAIError as e: print(e)
Konfigurasi callback: Atur callback untuk pencatatan: litellm.success_callback = ['helicone', 'langfuse']
Terapkan LiteLLM Proxy: Untuk menerapkan server proxy LiteLLM, gunakan Docker: docker run -e LITELLM_MASTER_KEY='sk-1234' ghcr.io/berriai/litellm:main
Konfigurasi routing model: Buat file config.yaml untuk mengatur routing model dan kunci API untuk penyedia yang berbeda
Gunakan server proxy: Lakukan panggilan API ke proxy LiteLLM yang telah Anda terapkan menggunakan SDK OpenAI atau perintah curl
FAQ LiteLLM
LiteLLM adalah API terpadu dan server proxy yang memungkinkan pengembang untuk berinteraksi dengan lebih dari 100 penyedia LLM yang berbeda (seperti OpenAI, Azure, Anthropic, dll.) menggunakan format yang kompatibel dengan OpenAI yang distandarisasi. Ini menyederhanakan integrasi LLM dengan menyediakan fitur seperti penyeimbangan beban, pelacakan pengeluaran, dan penanganan kesalahan yang konsisten di seluruh penyedia.
Postingan Resmi
Memuat...Analitik Situs Web LiteLLM
Lalu Lintas & Peringkat LiteLLM
172.1K
Kunjungan Bulanan
#261898
Peringkat Global
#5713
Peringkat Kategori
Tren Lalu Lintas: May 2024-Nov 2024
Wawasan Pengguna LiteLLM
00:02:41
Rata-rata Durasi Kunjungan
2.47
Halaman Per Kunjungan
44.83%
Tingkat Pentalan Pengguna
Wilayah Teratas LiteLLM
US: 14.67%
IN: 7.58%
CN: 7.15%
TW: 6.69%
GB: 5.19%
Others: 58.71%