一个接口，整合所有大语言模型，吴恩达开发的，你就说行不行吧？

昨天逛GitHub，又遇到一个不得不分享的宝藏项目，名字叫 aisuite。
一看名字挺普通，但翻开它的简介，我差点惊掉下巴：
一个接口，整合所有大语言模型（LLM）提供商，还自带吴恩达的“出品认证”！

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咱先聊吴恩达，AI界谁人不识君？这位大佬可不是随便给个项目站台的。

这次他带着aisuite，直接瞄准了开发者最头疼的问题：
用多个AI提供商的模型时，那些繁琐的SDK、不同的API格式、无穷无尽的调试，分分钟能让人怀疑人生。

而aisuite的出现，就是来治愈这种“开发者焦虑症”的！
它是什么？一个标准化的万能接口。不管你用的是OpenAI、Anthropic还是HuggingFace，代码写一次，随便切换。

目前支持的提供商阵容超级豪华：
OpenAI、Anthropic、Azure、Google、AWS、Groq、Mistral、HuggingFace、Ollama。
这名单看着就让人心潮澎湃。

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再说个数据，你可能更有概念：aisuite在GitHub上的星星数，已经快8000了！
这可不是随便哪种“短命火”的项目，aisuite是社区真金白银“点赞投票”出来的热度。短短时间冲到这个星级，说明啥？
开发者们是真的爱了。

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说了这些，你可能会问：它用起来真这么简单吗？
别急，我直接上个小例子给你感受下：

你今天突然想用OpenAI的GPT-4写段子，Anthropic的Claude润色，最后再让HuggingFace的模型给你学术补充。
以前你需要不同的文档、不同的密钥、不同的调用方式，搞到你想摔键盘。

现在有了aisuite，整个过程秒变丝滑：

import aisuite as ai      client = ai.Client()   models = ["openai:gpt-4o", "anthropic:claude-3-5-sonnet"]   messages = [       {"role": "system", "content": "用海盗英语回答。"},       {"role": "user", "content": "讲个笑话吧！"},   ]      for model in models:       response = client.chat.completions.create(           model=model,           messages=messages,           temperature=0.75       )       print(f"{model} 的回答：{response.choices[0].message.content}")

就是这么简单，一套代码，多模型切换无缝操作。
你甚至都不用知道每个模型的API细节，aisuite帮你全搞定了。

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装起来更简单，pip一条龙服务：

• 只装基础包：pip install aisuite

• 加装Anthropic的支持：pip install 'aisuite[anthropic]'

• 豪华全套版：pip install 'aisuite[all]'

配置呢？API密钥一键加到环境变量里，连配置文件都省了。
总之，开发体验就是一个字：爽。

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更厉害的是，aisuite还给社区和新提供商留足了扩展空间：
只要你愿意，分分钟能给它加上新的模型支持。甚至不用担心接口不匹配，因为aisuite用了一套特别的命名规范，每个新模型的加入都超自然。

最后提醒一句，这东西现在火得一塌糊涂，等你发现它用起来有多香的时候，说不定星星已经破万了。

GitHub 地址：

https://github.com/andrewyng/aisuite

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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