LeichtLLM

LiteLLM: Vereinfacht LLM-Abschluss- und Einbettungsaufrufe, einfache Schnittstelle

LiteLLM ist eine Open-Source-Bibliothek, die LLM-Abschluss- und Einbettungsaufrufe vereinfacht. Es bietet eine bequeme und benutzerfreundliche Schnittstelle für die Aufrufe verschiedener LLM-Modelle.
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LiteLLM Website screenshot

Was ist LiteLLM?

LiteLLM ist eine Open-Source-Bibliothek, die LLM-Abschluss- und Einbettungsaufrufe vereinfacht. Es bietet eine bequeme und benutzerfreundliche Schnittstelle für Aufrufe verschiedener LLM-Modelle.

Wie benutzt man LiteLLM?

Um LiteLLM zu verwenden, müssen Sie die 'litellm'-Bibliothek importieren und die erforderlichen Umgebungsvariablen für die LLM-API-Schlüssel (z.B. OPENAI_API_KEY und COHERE_API_KEY) festlegen. Sobald die Umgebungsvariablen festgelegt sind, können Sie eine Python-Funktion erstellen und LLM-Abschlussaufrufe mit LiteLLM durchführen. LiteLLM ermöglicht es Ihnen, verschiedene LLM-Modelle zu vergleichen, indem es einen Demo-Spielplatz bietet, auf dem Sie Python-Code schreiben und die Ausgaben sehen können.

Kernfunktionen von LiteLLM

Die Kernfunktionen von LiteLLM umfassen vereinfachte LLM-Abschluss- und Einbettungsaufrufe, Unterstützung für mehrere LLM-Modelle (wie GPT-3.5-turbo und Cohere's command-nightly) und einen Demo-Spielplatz zum Vergleichen von LLM-Modellen.

Anwendungsfälle von LiteLLM

LiteLLM kann für verschiedene Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung verwendet werden, wie Textgenerierung, Sprachverständnis, Chatbot-Entwicklung und mehr. Es ist sowohl für Forschungszwecke als auch für den Aufbau von Anwendungen geeignet, die LLM-Funktionen erfordern.

FAQ von LiteLLM

Was ist LiteLLM?

LiteLLM ist eine Open-Source-Bibliothek, die LLM-Abschluss- und Einbettungsaufrufe vereinfacht. Es bietet eine bequeme und benutzerfreundliche Schnittstelle für Aufrufe verschiedener LLM-Modelle.

Wie benutzt man LiteLLM?

Um LiteLLM zu verwenden, müssen Sie die 'litellm'-Bibliothek importieren und die erforderlichen Umgebungsvariablen für die LLM-API-Schlüssel (z.B. OPENAI_API_KEY und COHERE_API_KEY) festlegen. Sobald die Umgebungsvariablen festgelegt sind, können Sie eine Python-Funktion erstellen und LLM-Abschlussaufrufe mit LiteLLM durchführen. LiteLLM ermöglicht es Ihnen, verschiedene LLM-Modelle zu vergleichen, indem es einen Demo-Spielplatz bietet, auf dem Sie Python-Code schreiben und die Ausgaben sehen können.

Welche LLM-Modelle unterstützt LiteLLM?

LiteLLM unterstützt mehrere LLM-Modelle, wie GPT-3.5-turbo und Cohere's command-nightly.

Kann LiteLLM für Forschungszwecke verwendet werden?

Ja, LiteLLM kann für Forschungszwecke verwendet werden, da es LLM-Abschluss- und Einbettungsaufrufe in Python vereinfacht.

Hat LiteLLM eigene Preise?

Nein, LiteLLM ist eine Open-Source-Bibliothek und hat keine eigenen Preise. Die Preise der zugrunde liegenden LLM-Modelle können variieren und sollten bei den jeweiligen Anbietern erfragt werden.

Was ist der Demo-Spielplatz in LiteLLM?

Der Demo-Spielplatz in LiteLLM ermöglicht es Benutzern, verschiedene LLM-Modelle zu vergleichen, indem sie Python-Code schreiben und die Ausgaben sehen.

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