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litellm
コーディングと開発支援

litellm は、BerriAI/litellm にある開発者エンジニアリング ワークフロー リポジトリです。 GitHub メタデータは、次のように要約しています: Python SDK、プロキシ サーバー (AI ゲートウェイ) は、コスト追跡、ガードレール、ロードバランシング、ロギングを備えた OpenAI (またはネイティブ) 形式で 100 以上の LLM API を呼び出します。 [Bedrock、Azure、OpenAI、VertexAI、Cohere、Anthropic、Sagemaker、HuggingFace、VLLM、NVIDIA NIM]。記録されている主な言語は Python です。ライセンスメタデータリスト その他。 GitHub のメタデータには、約 46,890 個のスターが表示されます。プロジェクトのホームページは https://docs.litellm.ai/docs/ です。

ライセンス

Other

スター

51,800

主な機能

  • litellm のメンテナの説明: コスト追跡、ガードレール、ロードバランシング、ロギングを備えた 100 以上の LLM API を OpenAI (またはネイティブ) 形式で呼び出すための Python SDK、プロキシ サーバー (AI ゲートウェイ)。 [Bedrock、Azure、OpenAI、VertexAI、Cohere、Anthropic、Sagemaker、HuggingFace、VLLM、NVIDIA NIM]
  • litellm は、記録された主言語として Python を使用し、スタックフィットのレビューに役立ちます。
  • litellm は、コード、CLI、SDK、ランタイム、または開発者ツールのワークフローを評価するエンジニアリング チームに適しています。
  • litellm はその他のライセンス メタデータをリストします。再配布またはホストされた使用の前に義務を確認してください。
  • litellm のローカル メタデータ スナップショットには、約 46,890 個の GitHub スターがあります。
  • litellm は、ホームページ、ドキュメント、またはデモの検証用に https://docs.litellm.ai/docs/ にリンクします。

ユースケース

  • 開発者エンジニアリング ワークフローが必要で、リポジトリの概要が以下に一致する場合は、litellm を使用します。Python SDK、プロキシ サーバー (AI ゲートウェイ) で OpenAI (またはネイティブ) 形式で 100 以上の LLM API を呼び出します...
  • 同様の内部アーキテクチャを選択する前に、litellm の Python 実装を比較してください。
  • 内部ワークフローを構築する前に、litellm を使用して開発者ツールの実装の詳細を検討します。
  • litellm を商用またはホストされたワークフローにパッケージ化する前に、その他のライセンスのレビューを完了してください。
  • オープンソースの評価を優先する場合は、litellm の GitHub トラクションを 1 つの入力として使用します。
  • セットアップ、デモ、またはドキュメントを検証するときは、リポジトリと並んで litellm のホームページを確認してください。

FAQ

litellm は、BerriAI/litellm にある開発者エンジニアリング ワークフロー リポジトリです。 GitHub メタデータは、次のように要約しています: Python SDK、プロキシ サーバー (AI ゲートウェイ) は、コスト追跡、ガードレール、ロードバランシング、ロギングを備えた OpenAI (またはネイティブ) 形式で 100 以上の LLM API を呼び出します。 [Bedrock、Azure、OpenAI、VertexAI、Cohere、Anthropic、Sagemaker、HuggingFace、VLLM、NVIDIA NIM]。記録されている主な言語は Python です。ライセンスメタデータリスト その他。 GitHub のメタデータには、約 46,890 個のスターが表示されます。プロジェクトのホームページは https://docs.litellm.ai/docs/ です。

主な利用シーン: 開発者エンジニアリング ワークフローが必要で、リポジトリの概要が以下に一致する場合は、litellm を使用します。Python SDK、プロキシ サーバー (AI ゲートウェイ) で OpenAI (またはネイティブ) 形式で 100 以上の LLM API を呼び出します...、同様の内部アーキテクチャを選択する前に、litellm の Python 実装を比較してください。、内部ワークフローを構築する前に、litellm を使用して開発者ツールの実装の詳細を検討します。。

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