liteLLM: 대규모 언어 모델을 위한 프록시 서버

출처 : https://chatgptai.mobi 

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LitellM을 통한 사용자 경험 향상: 대규모 언어 모델을 위한 프록시 서버

LLM ( 대형 언어 모델 )은 자연어 생성 , 기계 번역 , 질문 응답 등 다양한 작업에 점점 더 많이 사용되고 있습니다 . 그러나 LLM은 사용 비용이 많이 들고 설정 및 유지 관리도 어려울 수 있습니다.

 

liteLLM은 LLM을 쉽게 사용할 수 있게 해주는 프록시 서버입니다 . Azure, OpenAI , Replicate, Anthropic 및 Hugging Face 의 LLM을 포함하여 50개 이상의 LLM을 지원합니다 . liteLLM은 또한 통합된 입력/출력 형식을 제공하므로 서로 다른 LLM 간에 쉽게 전환할 수 있습니다.

 

LLM을 쉽게 사용할 수 있도록 하는 것 외에도 liteLLM은 다음과 같은 여러 가지 다른 기능 도 제공합니다.

• 모델 대체: liteLLM은 첫 번째 LLM이 실패할 경우 자동으로 다른 LLM 으로 대체할 수 있습니다. 이는 하나의 LLM을 사용할 수 없는 경우에도 요청이 항상 성공하도록 보장하는 데 유용합니다.
• 로깅 지원: liteLLM은 Supabase, Posthog, Mixpanel, Sentry 및 Helicone과 같은 다양한 로깅 백엔드를 지원합니다. 이를 통해 LLM 사용을 쉽게 추적하고 잠재적인 문제를 식별할 수 있습니다.
• 토큰 사용 추적: liteLLM은 각 LLM에서 사용되는 토큰 수를 추적합니다. 이 정보는 LLM 예산을 관리하고 초과 비용을 방지하는 데 사용될 수 있습니다.
• 의미론적 캐싱: liteLLM은 의미론적 캐싱을 구현합니다. 즉, 의미론적으로 동일한 요청 결과만 캐시합니다. 이렇게 하면 캐시에 저장해야 하는 데이터의 양이 줄어들고 성능 도 향상됩니다 .
• 스트리밍 및 비동기 지원: liteLLM은 스트리밍 및 비동기 요청을 지원합니다. 이를 통해 기계 번역 과 같이 대량의 데이터가 필요한 작업에 LLM을 사용할 수 있습니다 .

liteLLM은 LLM을 쉽게 사용할 수 있게 해주는 강력한 도구 입니다 . 이는 업무 에 LLM을 사용해야 하는 모든 사람에게 귀중한 리소스입니다 .

 

참조:

• GitHub의 liteLLM: https://github.com/BerriAI/litellm