智源社区 2024年11月28日
吴恩达出手,开源最新Python包
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吴恩达最新开源项目aisuite,旨在简化开发者与多个大型语言模型提供商的集成。通过统一的接口,开发者只需更改一个字符串即可切换不同模型,例如OpenAI、Anthropic、Google等。aisuite支持聊天补全功能,并计划扩展到更多场景。它基于Python构建,使用HTTP端点或SDK与提供商交互,并提供多种安装方式。该项目旨在降低开发者使用不同大模型的成本,提高开发效率,为大模型时代开发者提供便利。

🤔aisuite是一个由吴恩达开源的Python包,旨在简化开发者与多个大型语言模型(LLM)提供商的集成,例如OpenAI、Anthropic、Google等。

🔄开发者只需通过更改一个字符串(如openai:gpt-4o、anthropic:claude-3-5-sonnet等),即可轻松切换不同提供商的模型,并进行对比测试。

💻aisuite目前主要支持聊天补全功能,未来将扩展到更多使用场景,例如文本生成、翻译等。

📦aisuite使用HTTP端点或SDK与提供商进行交互,并提供多种安装方式,方便开发者快速上手。

🔑开发者需要为打算使用的提供商获取API密钥,并将其作为环境变量设置,具体使用方式可参考aisuite的示例文件。

 Datawhale干货 

最新:吴恩达,来源:机器之心

在构建应用程序时,与多个提供商集成很麻烦,现在 aisuite 给解决了。

用相同的代码方式调用 OpenAI、Anthropic、Google 等发布的大模型,还能实现便捷的模型切换和对比测试。

刚刚,AI 著名学者、斯坦福大学教授吴恩达最新开源项目实现了。

吴恩达在推文中宣布了这一好消息开源新的 Python 包:aisuite!

这个工具可以让开发者轻松使用来自多个提供商的大型语言模型。

在谈到为何构建这个项目时,吴恩达表示构建应用时,发现与多个提供商集成非常麻烦。aisuite 正是为了解决这个问题而诞生的,用户只需通过更改一个字符串(如 openai:gpt-4o、anthropic:claude-3-5-sonnet-20241022、ollama:llama3.1:8b 等),即可选择不同提供商的模型。

项目地址:https://github.com/andrewyng/aisuite

项目一上线,大家纷纷表示「这对开发人员来说非常有用。」

「超级方便!简化集成总是有益的,非常好的研究!」

统一接口设计,支持多个 AI 提供商的模型

aisuite 使开发者能够通过标准化的接口轻松使用多个 LLM。其接口与 OpenAI 的类似,aisuite 可以很容易地与最流行的 LLM 交互并比较结果。

aisuite 是一个轻量级的包装器,它基于 Python 客户端库构建,允许用户在不修改代码的情况下,轻松切换并测试来自不同 LLM 提供商的响应。

目前,这个项目主要集中在聊天补全功能,未来将扩展到更多使用场景。

当前,aisuite 支持的提供商包括:

    OpenAI

    Anthropic

    Azure

    Google

    AWS

    Groq

    Mistral

    HuggingFace 

    Ollama

为了确保稳定性,aisuite 使用 HTTP 端点或 SDK 来与提供商进行调用。

安装

安装过程有多种选择。

下面是只安装基础包,而不安装任何提供商的 SDK。

pip install aisuite

带 Anthropic 支持的安装方式

pip install 'aisuite [anthropic]'

下面是将安装所有特定于提供商的库。

pip install 'aisuite [all]'

设置

开始使用时,你需要为打算使用的提供商获取 API 密钥。API 密钥可以作为环境变量设置,具体的使用方式可以参考 aisuite 的 examples 文件夹。

如果大家还不是很明白,可以参考下面简短的示例展示,即如何使用 aisuite 生成来自 GPT-4o 和 Claude-3-5-Sonnet 的聊天补全响应。

先设置 API 密钥:

export OPENAI_API_KEY="your-openai-api-key"export ANTHROPIC_API_KEY="your-anthropic-api-key"

使用 Python 客户端:

import aisuite as aiclient = ai.Client ()

models = ["openai:gpt-4o", "anthropic:claude-3-5-sonnet-20240620"]

messages = [ {"role": "system", "content": "Respond in Pirate English."}, {"role": "user", "content": "Tell me a joke."},]

for model in models: response = client.chat.completions.create ( model=model, messages=messages, temperature=0.75 ) print (response.choices [0].message.content)

想要尝试的读者可以跟着原项目进行配置。如今,我们身处大模型时代,对于开发者而言,用一个统一的接口就能调用各种大模型,这给开发者们节省了大量的时间成本。

我们期待这种实用的开源项目越来越多,如果你有好的项目推荐,欢迎大家评论区留言。
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