¨¦ uma biblioteca para perfeita integra??o com v¨¢rias APIs de provedores de modelos de linguagem de grande porte (LLM) que padroniza as intera??es atrav¨¦s de um . Ela suporta uma extensa variedade de modelos e , e oferece uma interface unificada para preenchimento, incorpora??o e gera??o de imagens. O LiteLLM simplifica a integra??o traduzindo as entradas para corresponder aos requisitos espec¨ªficos de endpoint de cada provedor. Tamb¨¦m fornece uma estrutura necess¨¢ria para implementar muitos dos recursos operacionais necess¨¢rios em uma aplica??o de produ??o, como cache, registro de logs, limita??o de taxa de request e balanceamento de carga. Isso garante uma opera??o uniforme em diferentes LLMs. Nossas equipes est?o usando o LiteLLM para facilitar a troca de v¨¢rios modelos; um recurso necess¨¢rio no cen¨¢rio atual, onde os modelos est?o evoluindo rapidamente. ? crucial reconhecer que as respostas do modelo a prompts id¨ºnticos variam, indicando que um m¨¦todo de invoca??o consistente por si s¨® pode n?o otimizar totalmente o desempenho da gera??o de respostas completas. Al¨¦m disso, cada modelo implementa recursos adicionais de forma ¨²nica e uma ¨²nica interface pode n?o ser suficiente para todos. Por exemplo, uma de nossas equipes teve dificuldade em identificar vantagens na chamada de fun??o em um modelo AWS Bedrock ao fazer proxy atrav¨¦s do LiteLLM.
¨¦ uma biblioteca que permite uma integra??o descomplicada com APIs de diversos provedores de modelos de linguagem de grande porte (LLMs). Ela padroniza as intera??es por meio de um formato de .O LiteLLM oferece suporte a uma ampla variedade de e disponibiliza uma interface unificada para funcionalidades de complementa??o, incorpora??o e gera??o de imagens. A biblioteca simplifica a integra??o ao traduzir entradas para atender aos requisitos espec¨ªficos de endpoint de cada provedor. Isso ¨¦ particularmente ¨²til no cen¨¢rio atual, onde a aus¨ºncia de especifica??es padronizadas de API para fornecedores de LLM dificulta a inclus?o de v¨¢rios LLMs em projetos. Nossas equipes utilizaram o LiteLLM para alternar modelos subjacentes em aplica??es de LLM, superando um desafio significativo de integra??o. No entanto, ¨¦ fundamental reconhecer que as respostas dos modelos a prompts id¨ºnticos podem variar, indicando que um m¨¦todo de invoca??o consistente por si s¨® pode n?o otimizar totalmente o desempenho da complementa??o. Vale ressaltar que o LiteLLM possui diversos outros recursos, como o , que n?o est?o no escopo deste blip.
