吴恩达出手,开源最新Python包,一个接口调用OpenAI等模型

aisuite:吴恩达发布开源Python库,一个接口调用多个大模型 吴恩达发布的开源Python库aisuite,提供了一个统一的接口来调用多个大型语言模型(LLM)服务。支持包括OpenAI、Anthropic、Azure等在内的11个模型平台,简化了多模型管理和测试的工作,促进了人工智能技术的应用和发展。 阅读详情

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转自: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。

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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。

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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。」

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「超级方便!简化集成总是有益的,非常好的研究!」

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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 ai
client = 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。

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