LiteLLM
LiteLLM là một thư viện mã nguồn mở và máy chủ proxy cung cấp một API thống nhất để tương tác với hơn 100 mô hình ngôn ngữ lớn từ nhiều nhà cung cấp khác nhau bằng cách sử dụng định dạng OpenAI.
https://litellm.ai/?utm_source=aipure
Thông tin Sản phẩm
Đã cập nhật:Dec 9, 2024
Xu hướng Lưu lượng Truy cập Hàng tháng của LiteLLM
LiteLLM đã đạt 172.140 lượt truy cập trong tháng 11, thể hiện mức tăng 4,8%. Không có cập nhật cụ thể hay hoạt động thị trường nào trong tháng 11 năm 2024, sự tăng trưởng nhẹ này có thể là do các tính năng đang hoạt động của nền tảng như cân bằng tải, cơ chế dự phòng, và quản lý ngân sách.
LiteLLM là gì
LiteLLM là một công cụ mạnh mẽ được thiết kế để đơn giản hóa việc tích hợp và quản lý các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) trong các ứng dụng AI. Nó phục vụ như một giao diện phổ quát để truy cập LLM từ nhiều nhà cung cấp như OpenAI, Azure, Anthropic, Cohere và nhiều nhà cung cấp khác. LiteLLM trừu tượng hóa những phức tạp khi làm việc với các API khác nhau, cho phép các nhà phát triển tương tác với các mô hình đa dạng bằng cách sử dụng định dạng tương thích với OpenAI. Giải pháp mã nguồn mở này cung cấp cả thư viện Python cho việc tích hợp trực tiếp và một máy chủ proxy để quản lý xác thực, cân bằng tải và theo dõi chi tiêu giữa nhiều dịch vụ LLM.
Các Tính năng Chính của LiteLLM
LiteLLM là một API thống nhất và máy chủ proxy giúp đơn giản hóa việc tích hợp với hơn 100 mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) từ nhiều nhà cung cấp khác nhau như OpenAI, Azure, Anthropic và nhiều hơn nữa. Nó cung cấp các tính năng như quản lý xác thực, cân bằng tải, theo dõi chi tiêu và xử lý lỗi, tất cả đều sử dụng định dạng tương thích với OpenAI. LiteLLM cho phép các nhà phát triển dễ dàng chuyển đổi giữa hoặc kết hợp các nhà cung cấp LLM khác nhau trong khi vẫn duy trì mã nguồn nhất quán.
API Thống Nhất: Cung cấp một giao diện duy nhất để tương tác với hơn 100 LLM từ các nhà cung cấp khác nhau sử dụng định dạng OpenAI
Máy Chủ Proxy: Quản lý xác thực, cân bằng tải và theo dõi chi tiêu giữa nhiều nhà cung cấp LLM
Khóa Ảo và Ngân Sách: Cho phép tạo các khóa API cụ thể cho dự án và thiết lập giới hạn sử dụng
Xử Lý Lỗi và Thử Lại: Tự động xử lý lỗi và thử lại các yêu cầu không thành công, cải thiện tính ổn định
Ghi Nhận và Quan Sát: Tích hợp với nhiều công cụ ghi nhận khác nhau để theo dõi việc sử dụng và hiệu suất LLM
Các Trường hợp Sử dụng của LiteLLM
Ứng Dụng AI Đa Nhà Cung Cấp: Phát triển các ứng dụng có thể chuyển đổi liền mạch giữa hoặc kết hợp nhiều nhà cung cấp LLM
Tối Ưu Chi Phí: Thực hiện định tuyến thông minh và cân bằng tải để tối ưu hóa chi phí sử dụng LLM
Quản Lý LLM Doanh Nghiệp: Tập trung hóa quyền truy cập LLM, xác thực và theo dõi sử dụng cho các tổ chức lớn
Nghiên Cứu và Thí Nghiệm AI: Dễ dàng so sánh và đánh giá các LLM khác nhau bằng cách sử dụng một giao diện nhất quán
Ưu điểm
Đơn giản hóa việc tích hợp với nhiều nhà cung cấp LLM
Cải thiện khả năng bảo trì mã với định dạng tiêu chuẩn hóa
Cung cấp các tính năng mạnh mẽ cho quản lý LLM cấp doanh nghiệp
Nhược điểm
Có thể gây ra độ trễ nhẹ do lớp proxy
Cần thiết lập và cấu hình bổ sung
Tùy chỉnh hạn chế cho các tính năng cụ thể của nhà cung cấp
Cách Sử dụng LiteLLM
Cài đặt LiteLLM: Cài đặt thư viện LiteLLM bằng pip: pip install litellm
Nhập và thiết lập biến môi trường: Nhập litellm và thiết lập biến môi trường cho các khóa API: import litellm, os; os.environ['OPENAI_API_KEY'] = 'your-api-key'
Thực hiện cuộc gọi API: Sử dụng hàm completion() để thực hiện cuộc gọi API: response = litellm.completion(model='gpt-3.5-turbo', messages=[{'role': 'user', 'content': 'Hello'}])
Xử lý phản hồi streaming: Đối với phản hồi streaming, thiết lập stream=True: response = litellm.completion(model='gpt-3.5-turbo', messages=[{'role': 'user', 'content': 'Hello'}], stream=True)
Thiết lập xử lý lỗi: Sử dụng khối try-except với OpenAIError để xử lý ngoại lệ: try: litellm.completion(...) except OpenAIError as e: print(e)
Cấu hình callback: Thiết lập callback để ghi lại: litellm.success_callback = ['helicone', 'langfuse']
Triển khai LiteLLM Proxy: Để triển khai máy chủ proxy LiteLLM, sử dụng Docker: docker run -e LITELLM_MASTER_KEY='sk-1234' ghcr.io/berriai/litellm:main
Cấu hình định tuyến mô hình: Tạo tệp config.yaml để thiết lập định tuyến mô hình và các khóa API cho các nhà cung cấp khác nhau
Sử dụng máy chủ proxy: Thực hiện các cuộc gọi API đến máy chủ proxy LiteLLM đã triển khai của bạn bằng cách sử dụng SDK OpenAI hoặc lệnh curl
Câu hỏi Thường gặp về LiteLLM
LiteLLM là một API thống nhất và máy chủ proxy cho phép các nhà phát triển tương tác với hơn 100 nhà cung cấp LLM khác nhau (như OpenAI, Azure, Anthropic, v.v.) bằng cách sử dụng định dạng tương thích với OpenAI tiêu chuẩn. Nó đơn giản hóa việc tích hợp LLM bằng cách cung cấp các tính năng như cân bằng tải, theo dõi chi tiêu và xử lý lỗi nhất quán giữa các nhà cung cấp.
Bài đăng chính thức
Đang tải...Bài viết phổ biến
Uhmegle và Chatroulette: Cuộc chiến của các nền tảng trò chuyện ngẫu nhiên
Dec 13, 2024
Bản cập nhật Google Gemini 2.0 xây dựng trên nền tảng Gemini Flash 2.0
Dec 12, 2024
ChatGPT Hiện Đang Không Khả Dụng: Chuyện Gì Đã Xảy Ra và Điều Gì Tiếp Theo?
Dec 12, 2024
Cập nhật nội dung 12 ngày của OpenAI 2024
Dec 12, 2024
Phân tích Trang web LiteLLM
Lưu lượng truy cập & Xếp hạng của LiteLLM
172.1K
Lượt truy cập hàng tháng
#261898
Xếp hạng Toàn cầu
#5713
Xếp hạng Danh mục
Xu hướng Lưu lượng truy cập: May 2024-Nov 2024
Thông tin chi tiết về Người dùng LiteLLM
00:02:41
Thời lượng Truy cập Trung bình
2.47
Số trang mỗi lần Truy cập
44.83%
Tỷ lệ Thoát của Người dùng
Khu vực Hàng đầu của LiteLLM
US: 14.67%
IN: 7.58%
CN: 7.15%
TW: 6.69%
GB: 5.19%
Others: 58.71%