目录
引言
在当今人工智能领域，大型语言模型（LLM）的应用越来越广泛。然而，不同的 LLM 服务提供商通常有各自独特的 API，这给开发者带来了不小的挑战。这时，LiteLLM 应运而生，为开发者提供了一个统一、便捷的方式来调用各种 LLM API。
一、LiteLLM 简介
LiteLLM 是一个强大的 Python 库，旨在简化大型语言模型 API 的调用过程。它支持多种 LLM 服务，包括但不限于 OpenAI、Cohere、Anthropic、Ollama、Sagemaker、Hugging Face、Replicate 等，总数超过 100 种。无论你是在开发自然语言处理应用、聊天机器人，还是进行文本生成任务，LiteLLM 都能为你提供高效的解决方案。
二、主要特点
1. 统一的调用接口
LiteLLM 提供了一个类似于 OpenAI 的统一调用接口，使得开发者可以轻松地在不同的 LLM 服务之间切换。无论你使用的是哪个服务提供商的模型，都可以使用相同的代码结构进行调用。这大大提高了开发效率，减少了代码的复杂性。
例如，以下代码展示了如何使用 LiteLLM 调用不同的模型：
from litellm import completion
# 调用 OpenAI 的 GPT-3.5-turbo 模型
response_openai = completion(model="gpt-3.5-turbo", messages=[{
"role": "user",
"content": "Hello, world!"
}])
# 调用 Cohere 的模型
response_cohere = completion(model="cohere-model-name", messages=[{
"role": "user",
"content": "Hello, world!"
}])
2. 输入输出标准化
LiteLLM 将输入转换为提供者的 completion、embedding 和 image_generation 端点一致的输出。文本响应始终以(‘choices’)(0)(‘message’)(‘content’)的格式呈现。这种标准化的输出使得开发者可以更容易地处理和分析不同模型的响应，而无需针对每个模型进行特定的格式处理。
3. 重试与回退逻辑
在网络环境不稳定或 API 服务出现问题时，LiteLLM 的重试与回退逻辑就显得尤为重要。它具备跨多个部署（如 Azure/OpenAI）的重试/回退逻辑，确保在出现问题时能够自动尝试其他可用的服务提供商或进行重试。开发者可以设置路由器来处理请求的路由和故障转移，提高了应用的稳定性和可靠性。
4. 预算和速率限制
对于商业应用或资源有限的项目，控制成本和资源使用是至关重要的。LiteLLM 允许为每个项目设置预算和速率限制，帮助开发者管理 API 密钥和模型的使用。通过设置预算，你可以避免超出预算的费用支出；而速率限制则可以防止过度使用 API，确保服务的稳定性。
5. 异步支持
在处理大量并发请求时，异步调用可以显著提高性能。LiteLLM 支持异步调用，开发者可以使用asyncio库来实现高效的并发处理。这对于实时应用和高负载场景非常有用，可以提高系统的响应速度和吞吐量。
6. 流式传输
LiteLLM 支持将模型响应流式传输回来，这对于实时展示生成的文本内容非常有用。例如，在聊天机器人应用中，可以实时显示模型生成的回复，给用户带来更好的交互体验。开发者可以在调用模型时设置stream=true，以获取流式迭代器作为响应，并在循环中处理流式返回的部分结果。
7. 日志与可观测性
为了更好地了解和分析模型的调用情况，LiteLLM 公开了预定义的回调，可将数据发送到各种日志工具，如 Lunary、Langfuse、DynamoDB、S3 Buckets、Helicone、Promptlayer、Traceloop、Athina、Slack 等。这些工具可以帮助开发者进行日志记录、性能监测和错误排查，提高应用的可维护性和可观测性。
三、使用方法
1. 安装
安装 LiteLLM 非常简单，只需使用pip install litellm命令即可。安装完成后，你可以在 Python 项目中导入 LiteLLM 库进行使用。
pip install litellm
2. 设置环境变量
为了使用不同的 LLM 服务，你需要设置相应的 API 密钥。可以通过设置环境变量的方式来配置这些密钥。例如，对于 OpenAI 的 API 密钥，可以使用以下代码设置环境变量：
import os
os.environ["openai_api_key"] = "your-openai-key"
3. 调用模型
使用 LiteLLM 调用模型非常简单，只需使用completion函数即可。以下是一个基本的调用示例：
from litellm import completion
response = completion(model="gpt-3.5-turbo", messages=[{
"role": "user",
"content": "Hello, world!"
}])
print(response['choices'][0]['message']['content'])
在这个示例中，我们调用了 OpenAI 的 GPT-3.5-turbo 模型，并传入了一个简单的文本消息。completion函数返回一个字典，其中包含了模型的响应。我们可以通过访问choices键来获取模型生成的文本内容。
4. 异步调用
如果需要进行异步调用，可以使用asyncio库来实现。以下是一个异步调用的示例：
import asyncio
from litellm import acompletion
async def call_model():
response = await acompletion(model="gpt-3.5-turbo", messages=[{
"role": "user",
"content": "Hello, world!"
}])
print(response['choices'][0]['message']['content'])
asyncio.run(call_model())
在这个示例中，我们使用了acompletion函数进行异步调用。异步调用可以提高处理并发请求的效率，特别是在处理大量请求时非常有用。
5. 流式传输
要实现流式传输，可以在调用模型时设置stream=true。以下是一个流式传输的示例：
from litellm import completion
response = completion(model="gpt-3.5-turbo", messages=[{
"role": "user",
"content": "Hello, world!"
}], stream=True)
for chunk in response:
print(chunk['choices'][0]['delta'].get('content', ''), end='', flush=True)
print()
在这个示例中，我们设置了stream=true，以获取流式迭代器作为响应。然后，我们在循环中处理流式返回的部分结果，并实时打印出来。
四、相关项目资料地址
LiteLLM 的官方文档为 https://docs.litellm.ai/ ，提供了更详细的安装、配置、使用方法以及各种功能的说明和示例代码。
LiteLLM 的 GitHub 仓库地址为 https://github.com/BerriAI/litellm ，在这里你可以查看项目的源代码、提交问题和参与讨论。
结语
LiteLLM 是一个非常强大的工具，它为开发者提供了一个统一、便捷的方式来调用各种大型语言模型 API。通过 LiteLLM，开发者可以轻松地在不同的模型之间切换，实现输入输出标准化，处理重试与回退逻辑，设置预算和速率限制，支持异步调用和流式传输，并进行日志记录和可观测性分析。无论是开发小型项目还是大型应用，LiteLLM 都能为你提供高效的解决方案，帮助你更轻松地利用大型语言模型的强大能力。
如果你正在进行自然语言处理相关的开发工作，不妨试试 LiteLLM，相信它会给你带来意想不到的惊喜。
