LiteLLM은 어떤 LLM 공급자를 지원하나요?

LiteLLM은 OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic, Cohere, Replicate, Bedrock, Vertex AI 등 100개 이상의 LLM 공급자를 지원합니다. 다양한 LLM 모델에 접근하기 위한 통합 인터페이스를 제공하는 것을 목표로 합니다.

LiteLLM은 오픈 소스인가요?

네, LiteLLM은 오픈 소스입니다. 핵심 기능은 GitHub에서 무료로 제공되어 개발자가 자신의 환경에서 배포하고 사용할 수 있습니다.

LiteLLM의 주요 기능은 무엇인가요?

LiteLLM의 주요 기능에는 여러 LLM 공급자 간의 통합 API 호출, 로드 밸런싱, 지출 추적, 가상 키 관리, 속도 제한, 일관된 오류 처리, 스트리밍 응답 지원 및 다양한 가시성 도구와의 통합이 포함됩니다.

LiteLLM은 다양한 프롬프트 형식을 어떻게 처리하나요?

LiteLLM은 OpenAI ChatCompletions 프롬프트 형식을 다른 모델별 형식으로 자동 변환합니다. 필요에 따라 특정 모델에 대한 사용자 정의 프롬프트 템플릿을 설정할 수도 있습니다.

LiteLLM의 가격 옵션은 무엇인가요?

LiteLLM은 세 가지 가격 책정을 제공합니다: 1) 오픈 소스, 무료, 2) 엔터프라이즈 기본, 월 $250, 3) 엔터프라이즈 프리미엄, 월 $1000. 유료 요금제는 클라우드 호스팅, 엔터프라이즈 지원 및 고급 보안 옵션과 같은 추가 기능을 제공합니다.

LiteLLM

WebsiteLarge Language Models (LLMs)AI Code Assistant

LiteLLM은 OpenAI 형식을 사용하여 다양한 공급자의 100개 이상의 대규모 언어 모델과 상호작용하기 위한 통합 API를 제공하는 오픈 소스 라이브러리 및 프록시 서버입니다.

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https://litellm.ai/?utm_source=aipure

개요
분석
공식 게시물
대안

제품 정보

업데이트됨:Dec 9, 2024

LiteLLM 월간 트래픽 동향

LiteLLM은 11월에 172,140회 방문을 기록하며 4.8% 증가를 보였습니다. 2024년 11월의 특별한 업데이트나 시장 활동이 없었음에도 이러한 소폭 성장은 부하 분산, 장애 복구 메커니즘, 그리고 예산 관리와 같은 플랫폼의 지속적인 기능들 덕분인 것으로 보입니다.

과거 트래픽 보기

LiteLLM이란?

LiteLLM은 AI 애플리케이션에서 대규모 언어 모델(LLM)의 통합 및 관리를 단순화하도록 설계된 강력한 도구입니다. OpenAI, Azure, Anthropic, Cohere 등 여러 공급자의 LLM에 접근하기 위한 범용 인터페이스 역할을 합니다. LiteLLM은 다양한 API를 다루는 복잡성을 추상화하여 개발자가 일관된 OpenAI 호환 형식을 사용하여 다양한 모델과 상호작용할 수 있도록 합니다. 이 오픈 소스 솔루션은 직접 통합을 위한 Python 라이브러리와 여러 LLM 서비스 간의 인증, 로드 밸런싱 및 지출 추적 관리를 위한 프록시 서버를 제공합니다.

LiteLLM의 주요 기능

LiteLLM은 OpenAI, Azure, Anthropic 등 다양한 제공업체의 100개 이상의 대형 언어 모델(LLM)과의 통합을 간소화하는 통합 API 및 프록시 서버입니다. 인증 관리, 로드 밸런싱, 지출 추적 및 오류 처리와 같은 기능을 제공하며, 모두 표준화된 OpenAI 호환 형식을 사용합니다. LiteLLM은 개발자가 일관된 코드를 유지하면서 다양한 LLM 제공업체 간에 쉽게 전환하거나 결합할 수 있도록 합니다.

통합 API: OpenAI 형식을 사용하여 다양한 제공업체의 100개 이상의 LLM과 상호작용할 수 있는 단일 인터페이스 제공

프록시 서버: 여러 LLM 제공업체 간의 인증, 로드 밸런싱 및 지출 추적 관리

가상 키 및 예산: 프로젝트별 API 키 생성 및 사용 한도 설정 허용

오류 처리 및 재시도: 자동으로 오류를 처리하고 실패한 요청을 재시도하여 견고성 향상

로깅 및 가시성: LLM 사용 및 성능 모니터링을 위한 다양한 로깅 도구와 통합

LiteLLM의 사용 사례

다중 제공업체 AI 애플리케이션: 여러 LLM 제공업체 간에 원활하게 전환하거나 결합할 수 있는 애플리케이션 개발

비용 최적화: LLM 사용 비용을 최적화하기 위해 지능형 라우팅 및 로드 밸런싱 구현

기업 LLM 관리: 대규모 조직을 위한 LLM 접근, 인증 및 사용 추적 중앙 집중화

AI 연구 및 실험: 일관된 인터페이스를 사용하여 다양한 LLM을 쉽게 비교하고 벤치마킹

장점

다양한 LLM 제공업체와의 통합 간소화

표준화된 형식으로 코드 유지 관리 개선

기업 수준 LLM 관리를 위한 강력한 기능 제공

단점

프록시 레이어로 인해 약간의 지연이 발생할 수 있음

추가 설정 및 구성이 필요함

제공업체별 기능에 대한 제한된 사용자 정의

LiteLLM 사용 방법

LiteLLM 설치: pip를 사용하여 LiteLLM 라이브러리를 설치합니다: pip install litellm

환경 변수 가져오기 및 설정: litellm을 가져오고 API 키를 위한 환경 변수를 설정합니다: import litellm, os; os.environ['OPENAI_API_KEY'] = 'your-api-key'

API 호출하기: completion() 함수를 사용하여 API 호출을 합니다: response = litellm.completion(model='gpt-3.5-turbo', messages=[{'role': 'user', 'content': 'Hello'}])

스트리밍 응답 처리: 스트리밍 응답을 위해 stream=True로 설정합니다: response = litellm.completion(model='gpt-3.5-turbo', messages=[{'role': 'user', 'content': 'Hello'}], stream=True)

오류 처리 설정: OpenAIError와 함께 try-except 블록을 사용하여 예외를 처리합니다: try: litellm.completion(...) except OpenAIError as e: print(e)

콜백 구성: 로깅을 위한 콜백을 설정합니다: litellm.success_callback = ['helicone', 'langfuse']

LiteLLM 프록시 배포: LiteLLM 프록시 서버를 배포하려면 Docker를 사용합니다: docker run -e LITELLM_MASTER_KEY='sk-1234' ghcr.io/berriai/litellm:main

모델 라우팅 구성: config.yaml 파일을 생성하여 다양한 공급자를 위한 모델 라우팅 및 API 키를 설정합니다

프록시 서버 사용: OpenAI SDK 또는 curl 명령을 사용하여 배포된 LiteLLM 프록시로 API 호출을 합니다

LiteLLM 자주 묻는 질문

LiteLLM은 개발자가 표준화된 OpenAI 호환 형식을 사용하여 100개 이상의 다양한 LLM 공급자(OpenAI, Azure, Anthropic 등)와 상호 작용할 수 있도록 하는 통합 API 및 프록시 서버입니다. 로드 밸런싱, 지출 추적 및 공급자 간 일관된 오류 처리를 제공하여 LLM 통합을 간소화합니다.