es una librer¨ªa para facilitar la integraci¨®n con varias APIs de proveedores de modelos de lenguaje de gran tama?o (LLM, por sus siglas en ingl¨¦s de Large Language Model) que estandariza las interacciones mediante un . Tiene soporte para un amplio n¨²mero de y ofrece una interfaz unificada para completar, hacer embedding y generar im¨¢genes. LiteLLM simplifica la integraci¨®n al traducir las entradas para que encajen con los requisitos de cada endpoint espec¨ªfico de cada proveedor. Tambi¨¦n ofrece un framework que es necesario para implementar muchas de las caracter¨ªsticas operacionales que necesita una aplicaci¨®n en producci¨®n, como caching, logging, rate limiting y balanceo de carga. Esto asegura una operaci¨®n uniforme entre distintos LLMs. Nuestros equipos utilizan LiteLLM para facilitar el cambio entre distintos modelos, algo necesario en el contexto actual donde los modelos evolucionan r¨¢pidamente. Es importante tener en cuenta que al hacer esto, las respuestas de los modelos a prompts id¨¦nticos var¨ªan, lo que indica que un m¨¦todo de invocaci¨®n consistente por s¨ª solo puede no ser suficiente para optimizar por completo el rendimiento al completar texto. Adem¨¢s, cada modelo implementa funcionalidades add-on de forma ¨²nica, por lo que una sola interfaz puede no ser suficiente para todos. Por ejemplo, uno de nuestros equipos tuvo dificultades en aprovechar la invocaci¨®n de funciones a un modelo AWS Bedrock mediante proxying a trav¨¦s de LiteLLM.
es una librer¨ªa para la perfecta integraci¨®n con diversas APIs de proveedores de large language model(LLM) que estandarizan interacciones a trav¨¦s de un . Soporta una amplia gama de y ofrece una interfaz ¨²nica para funciones de acabado, incrustaci¨®n y generaci¨®n de im¨¢genes funcionales. LiteLLM simplifica la integraci¨®n al traducir las variables de entrada para coincidir con los requisitos espec¨ªficos de la puerta de enlace de cada proveedor. Esto es particularmente valioso en el panorama actual, donde la falta de especificaciones de API para proveedores LLM complica la inclusi¨®n de m¨²ltiples LLMs en proyectos. Nuestros equipos han aprovechado LiteLLM para intercambiar modelos subyacentes en aplicaciones LLM, abordando retos de integraci¨®n significativos. Sin embargo, es crucial reconocer que modelos de respuesta a prompts id¨¦nticos var¨ªan, demostrando que un m¨¦todo de invocaci¨®n ¨²nico podr¨ªa no optimizar completamente el rendimiento del completado. Denotar que LiteLLM tiene distintas caracter¨ªsticas, como un , que no se encuentran dentro del alcance de este resumen.
