使用LiteLLM调用多种大模型API的指南

时间：2025-05-10 08:02:35

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，越来越多的大模型（LLM）被应用到各种技术场景中。本文将介绍如何使用LiteLLM来调用多个大模型API，并进行一些简单的实例操作。

LiteLLM简介

LiteLLM是一个强大的库，它支持调用超过100种LLM API，包括Anthropic、Replicate、Huggingface、TogetherAI、Cohere等。通过LiteLLM，开发者可以方便地集成各种大模型API，以满足不同的应用需求。

安装LiteLLM

在开始使用LiteLLM之前，我们需要安装相关的依赖库。你可以通过以下命令来安装：

%pip install llama-index-llms-litellm
!pip install llama-index
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基本使用方法

首先，通过设置环境变量来存储API密钥：

import os
from llama_index.llms.litellm import LiteLLM
from llama_index.core.llms import ChatMessage

# 设置环境变量
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-api-key"
os.environ["COHERE_API_KEY"] = "your-api-key"
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然后，我们可以使用LiteLLM来调用不同的大模型API：

调用OpenAI大模型

message = ChatMessage(role="user", content="Hey! how's it going?")

# 调用gpt-3.5-turbo模型
llm = LiteLLM("gpt-3.5-turbo")
chat_response = llm.chat([message])
print(chat_response)  # 打印响应结果
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调用Cohere大模型

message = ChatMessage(role="user", content="Hey! how's it going?")

# 调用command-nightly模型
llm = LiteLLM("command-nightly")
chat_response = llm.chat([message])
print(chat_response)  # 打印响应结果
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高级功能

流式响应

LiteLLM支持流式响应，可以逐步获取模型生成的内容：

from llama_index.llms.litellm import LiteLLM

llm = LiteLLM("gpt-3.5-turbo")
resp = llm.stream_complete("Paul Graham is ")

for r in resp:
    print(r.delta, end="")  # 打印逐步生成的响应
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异步调用

你还可以进行异步调用以提高效率：

from llama_index.llms.litellm import LiteLLM

llm = LiteLLM("gpt-3.5-turbo")
resp = await llm.acomplete("Paul Graham is ")

print(resp)  # 打印响应结果
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可能遇到的错误和解决方法

  1. API调用失败：确保你已经正确设置了API密钥，并且API密钥没有过期或被撤销。
  2. 网络连接问题：由于网络问题，可能会导致API请求失败。你可以尝试重试请求，或者检查网络连接。
  3. 模型不支持的功能：某些模型可能不支持特定的功能或参数，建议查阅官方文档了解详细信息。

参考资料

  • LiteLLM官方文档
  • OpenAI API文档
  • Cohere API文档

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