AI21

LiteLLM unterstützt die folgenden AI21 Modelle

• jamba-1.5-mini
• jamba-1.5-large
• j2-light
• j2-mid
• j2-ultra

Tipp

Wir unterstützen ALLE AI21 Modelle, setzen Sie einfach model=ai21/<any-model-on-ai21> als Präfix, wenn Sie LiteLLM-Anfragen senden. Alle von LiteLLM unterstützten AI21-Modelle finden Sie hier

API SCHLÜSSEL

import os 
os.environ["AI21_API_KEY"] = "your-api-key"

LiteLLM Python SDK Verwendung

Beispielverwendung

from litellm import completion 

# set env variable 
os.environ["AI21_API_KEY"] = "your-api-key"

messages = [{"role": "user", "content": "Write me a poem about the blue sky"}]

completion(model="ai21/jamba-1.5-mini", messages=messages)

Nutzung des LiteLLM Proxy Servers

Hier erfahren Sie, wie Sie ein AI21-Modell mit dem LiteLLM Proxy Server aufrufen können.

1. Konfigurieren Sie die config.yaml

   model_list:
     - model_name: my-model
       litellm_params:
         model: ai21/<your-model-name>  # add ai21/ prefix to route as ai21 provider
         api_key: api-key                 # api key to send your model

2. Starten Sie den Proxy

   $ litellm --config /path/to/config.yaml

3. Anfrage an LiteLLM Proxy Server senden

   OpenAI Python v1.0.0+

   import openai
   client = openai.OpenAI(
       api_key="sk-1234",             # pass litellm proxy key, if you're using virtual keys
       base_url="http://0.0.0.0:4000" # litellm-proxy-base url
   )
   
   response = client.chat.completions.create(
       model="my-model",
       messages = [
           {
               "role": "user",
               "content": "what llm are you"
           }
       ],
   )
   
   print(response)

   curl

   curl --location 'http://0.0.0.0:4000/chat/completions' \
       --header 'Authorization: Bearer sk-1234' \
       --header 'Content-Type: application/json' \
       --data '{
       "model": "my-model",
       "messages": [
           {
           "role": "user",
           "content": "what llm are you"
           }
       ],
   }'

Unterstützte OpenAI-Parameter

Parameter	Typ	AI21 Äquivalent
tools	Optional[Liste]	tools
response_format	Optional[Dictionary]	response_format
max_tokens	Optional[int]	max_tokens
temperature	Optional[float]	temperature
top_p	Optional[float]	top_p
stop	Optional[Union[str, Liste]]	stop
n	Optional[int]	n
stream	Optional[bool]	stream
seed	Optional[int]	seed
tool_choice	Optional[str]	tool_choice
Benutzer	Optional[str]	Benutzer

Unterstützte AI21-Parameter

Parameter	Typ	AI21 Äquivalent
Dokumente	Optional[List[Dict]]	Dokumente

Übergeben von AI21-spezifischen Parametern - documents

LiteLLM ermöglicht es Ihnen, alle AI21-spezifischen Parameter an die litellm.completion Funktion zu übergeben. Hier ist ein Beispiel, wie Sie den documents Parameter an die litellm.completion Funktion übergeben.

LiteLLM Python SDK

response = await litellm.acompletion(
    model="jamba-1.5-large",
    messages=[{"role": "user", "content": "what does the document say"}],
    documents = [
        {
            "content": "hello world",
            "metadata": {
                "source": "google",
                "author": "ishaan"
            }
        }
    ]
)

LiteLLM Proxy Server

import openai
client = openai.OpenAI(
    api_key="sk-1234",             # pass litellm proxy key, if you're using virtual keys
    base_url="http://0.0.0.0:4000" # litellm-proxy-base url
)

response = client.chat.completions.create(
    model="my-model",
    messages = [
        {
            "role": "user",
            "content": "what llm are you"
        }
    ],
    extra_body = {
        "documents": [
            {
                "content": "hello world",
                "metadata": {
                    "source": "google",
                    "author": "ishaan"
                }
            }
        ]
    }
)

print(response)

Tipp

Wir unterstützen ALLE AI21 Modelle, setzen Sie einfach model=ai21/<any-model-on-ai21> als Präfix, wenn Sie LiteLLM-Anfragen senden. Alle von LiteLLM unterstützten AI21-Modelle finden Sie hier

AI21 Modelle

Modellname	Funktionsaufruf	Erforderliche OS-Variablen
jamba-1.5-mini	completion('jamba-1.5-mini', messages)	os.environ['AI21_API_KEY']
jamba-1.5-large	completion('jamba-1.5-large', messages)	os.environ['AI21_API_KEY']
j2-light	completion('j2-light', messages)	os.environ['AI21_API_KEY']
j2-mid	completion('j2-mid', messages)	os.environ['AI21_API_KEY']
j2-ultra	completion('j2-ultra', messages)	os.environ['AI21_API_KEY']