בעמוד הזה
מה LiteLLM עושה?
LiteLLM מאפשרת לקרוא לספקים שונים בממשק שדומה ל־OpenAI, לנתב בקשות ולעקוב אחרי הוצאות. היא שימושית כשיש כמה מודלים והקוד לא צריך להכיר כל SDK בנפרד. אפשר להריץ כשער או כספרייה. לפני ייצור כדאי לבדוק מה קורה כשמודל יעד אינו זמין, ואילו מפתחות נשמרים בתהליך. תאימות ממשק אינה מבטיחה שכל יכולת של ספק זמינה דרך השער.
יכולות מרכזיות
- ממשק תואם OpenAI מול ספקים שונים
- ניתוב בין מודלים ומעקב הוצאות
- הרצה כספרייה או כשער בקוד פתוח
שימושים בעסק
- החלפת מודל ביישום קיים בלי לשכתב את כל הקריאות
- מעקב עלות מאוחד לכמה ספקי מודלים
איך מתחילים
- חברו מפתח בדיקה של ספק אחד דרך LiteLLM.
- הגדירו מסלול גיבוי למודל שני.
- בדקו כשל ספק, חריגת תקציב ותשובה חלקית.
מה לבדוק לפני שבוחרים
- בדקו אילו פרמטרים של כל ספק באמת נתמכים בשער.
- שמרו מפתחות מחוץ לקוד ובדקו מי יכול לשנות ניתוב.
מקורות רשמיים
המקורות נבדקו ב־. מסלולים, מחירים ומגבלות שימוש עשויים להשתנות; בדקו את התנאים העדכניים באתר הכלי.
- Mem0
שכבת זיכרון לסוכני AI ולאפליקציות, כדי לשמור הקשר מאינטראקציות קודמות.
- Mistral AI
Mistral AI מפתחת מודלי שפה ומספקת לארגונים פלטפורמה להתאמה, כוונון ופריסה של עוזרים, סוכנים אוטונומיים ויכולות AI מולטימודליות. חלק מהמודלים שלה פתוחים, והגישה אליהם אפשרית דרך API.
- Modal
תשתית serverless להרצת קוד על CPU ו־GPU בקנה מידה גדול ל־AI ונתונים.
- Ollama
כלי להרצת מודלים פתוחים באופן מקומי, עם שמירה על הנתונים במכשיר.