LiteLLM¶

LiteLLM 使用 OpenAI 格式呼叫所有 LLM API（例如 Bedrock、Huggingface、VertexAI、TogetherAI、Azure、OpenAI、Groq 等）

LiteLLM 管理

將輸入翻譯成提供商的 completion、embedding 和 image_generation 端點
一致的輸出，文字響應始終可在 ['choices'][0]['message']['content'] 中找到
跨多個部署（例如 Azure/OpenAI）的重試/回退邏輯 - Router
為每個專案、API 金鑰、模型設定預算和速率限制 LiteLLM Proxy Server (LLM Gateway)

LiteLLM 還支援 VLLM 上的所有模型。

先決條件¶

設定 vLLM 和 litellm 環境

pip install vllm litellm

部署¶

聊天補全¶

啟動支援聊天完成模型的 vLLM 伺服器，例如
```
vllm serve qwen/Qwen1.5-0.5B-Chat
```
使用 litellm 呼叫它

程式碼

import litellm 

messages = [{"content": "Hello, how are you?", "role": "user"}]

# hosted_vllm is prefix key word and necessary
response = litellm.completion(
    model="hosted_vllm/qwen/Qwen1.5-0.5B-Chat", # pass the vllm model name
    messages=messages,
    api_base="http://{your-vllm-server-host}:{your-vllm-server-port}/v1",
    temperature=0.2,
    max_tokens=80,
)

print(response)

嵌入¶

使用支援的嵌入模型啟動 vLLM 伺服器，例如
```
vllm serve BAAI/bge-base-en-v1.5
```
使用 litellm 呼叫它

from litellm import embedding   
import os

os.environ["HOSTED_VLLM_API_BASE"] = "http://{your-vllm-server-host}:{your-vllm-server-port}/v1"

# hosted_vllm is prefix key word and necessary
# pass the vllm model name
embedding = embedding(model="hosted_vllm/BAAI/bge-base-en-v1.5", input=["Hello world"])

print(embedding)

有關詳細資訊，請參閱教程 LiteLLM 中使用 vLLM。