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Fireworks AI

Info

Wir unterstützen ALLE Fireworks AI-Modelle. Setzen Sie einfach fireworks_ai/ als Präfix, wenn Sie Completion-Anfragen senden.

EigenschaftDetails
BeschreibungDie schnellste und effizienteste Inferenz-Engine zum Erstellen produktionsreifer, zusammengesetzter KI-Systeme.
Provider-Routing in LiteLLMfireworks_ai/
Provider-DokumentationFireworks AI ↗
UnterstĂĽtzte OpenAI-Endpunkte/chat/completions, /embeddings, /completions, /audio/transcriptions

Übersicht​

Diese Anleitung erklärt, wie LiteLLM mit Fireworks AI integriert wird. Sie können sich auf drei Hauptarten mit Fireworks AI verbinden:

  1. Verwendung von Serverless-Modellen von Fireworks AI – Einfache Verbindung zu von Fireworks verwalteten Modellen.
  2. Verbindung zu einem Modell in Ihrem eigenen Fireworks-Konto – Zugriff auf Modelle, die in Ihrem Fireworks-Konto gehostet werden.
  3. Verbindung über eine Direct-Route-Bereitstellung – Eine flexiblere, anpassbarere Verbindung zu einer bestimmten Fireworks-Instanz.

API-Schlüssel​

# env variable
os.environ['FIREWORKS_AI_API_KEY']

Beispielnutzung – Serverless-Modelle​

from litellm import completion
import os

os.environ['FIREWORKS_AI_API_KEY'] = ""
response = completion(
    model="fireworks_ai/accounts/fireworks/models/llama-v3-70b-instruct", 
    messages=[
       {"role": "user", "content": "hello from litellm"}
   ],
)
print(response)

Beispielnutzung – Serverless-Modelle – Streaming​

from litellm import completion
import os

os.environ['FIREWORKS_AI_API_KEY'] = ""
response = completion(
    model="fireworks_ai/accounts/fireworks/models/llama-v3-70b-instruct", 
    messages=[
       {"role": "user", "content": "hello from litellm"}
   ],
    stream=True
)

for chunk in response:
    print(chunk)

Beispielnutzung – Modelle in Ihrem eigenen Fireworks-Konto​

from litellm import completion
import os

os.environ['FIREWORKS_AI_API_KEY'] = ""
response = completion(
    model="fireworks_ai/accounts/fireworks/models/YOUR_MODEL_ID", 
    messages=[
       {"role": "user", "content": "hello from litellm"}
   ],
)
print(response)

Beispielnutzung – Direct-Route-Bereitstellung​

from litellm import completion
import os

os.environ['FIREWORKS_AI_API_KEY'] = "YOUR_DIRECT_API_KEY"
response = completion(
    model="fireworks_ai/accounts/fireworks/models/qwen2p5-coder-7b#accounts/gitlab/deployments/2fb7764c", 
    messages=[
       {"role": "user", "content": "hello from litellm"}
   ],
   api_base="https://gitlab-2fb7764c.direct.fireworks.ai/v1"
)
print(response)

Hinweis: Das Obige gilt für die Chat-Oberfläche. Wenn Sie die Text-Completion-Oberfläche verwenden möchten, lautet das Modell: model="text-completion-openai/accounts/fireworks/models/qwen2p5-coder-7b#accounts/gitlab/deployments/2fb7764c"

Verwendung mit LiteLLM Proxy​

1. Setzen Sie Fireworks AI-Modelle in config.yaml​

model_list:
  - model_name: fireworks-llama-v3-70b-instruct
    litellm_params:
      model: fireworks_ai/accounts/fireworks/models/llama-v3-70b-instruct
      api_key: "os.environ/FIREWORKS_AI_API_KEY"

2. Proxy starten​

litellm --config config.yaml

3. Testen​

curl --location 'http://0.0.0.0:4000/chat/completions' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data ' {
      "model": "fireworks-llama-v3-70b-instruct",
      "messages": [
        {
          "role": "user",
          "content": "what llm are you"
        }
      ]
    }
'

Dokument-Inlining​

LiteLLM unterstĂĽtzt das Dokument-Inlining fĂĽr Fireworks AI-Modelle. Dies ist nĂĽtzlich fĂĽr Modelle, die keine Vision-Modelle sind, aber dennoch Dokumente/Bilder/usw. parsen mĂĽssen.

LiteLLM fĂĽgt #transform=inline zur URL von image_url hinzu, wenn das Modell kein Vision-Modell ist.Code anzeigen

from litellm import completion
import os

os.environ["FIREWORKS_AI_API_KEY"] = "YOUR_API_KEY"
os.environ["FIREWORKS_AI_API_BASE"] = "https://audio-prod.us-virginia-1.direct.fireworks.ai/v1"

completion = litellm.completion(
    model="fireworks_ai/accounts/fireworks/models/llama-v3p3-70b-instruct",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": "https://storage.googleapis.com/fireworks-public/test/sample_resume.pdf"
                    },
                },
                {
                    "type": "text",
                    "text": "What are the candidate's BA and MBA GPAs?",
                },
            ],
        }
    ],
)
print(completion)

Automatische Hinzufügung deaktivieren​

Wenn Sie die automatische Hinzufügung von #transform=inline zur URL von image_url deaktivieren möchten, können Sie auto_add_transform_inline in der Klasse FireworksAIConfig auf False setzen.

litellm.disable_add_transform_inline_image_block = True

Unterstützte Modelle – ALLE Fireworks AI-Modelle werden unterstützt!​

Info

Wir unterstützen ALLE Fireworks AI-Modelle. Setzen Sie einfach fireworks_ai/ als Präfix, wenn Sie Completion-Anfragen senden.

ModellnameFunktionsaufruf
llama-v3p2-1b-instructcompletion(model="fireworks_ai/llama-v3p2-1b-instruct", messages)
llama-v3p2-3b-instructcompletion(model="fireworks_ai/llama-v3p2-3b-instruct", messages)
llama-v3p2-11b-vision-instructcompletion(model="fireworks_ai/llama-v3p2-11b-vision-instruct", messages)
llama-v3p2-90b-vision-instructcompletion(model="fireworks_ai/llama-v3p2-90b-vision-instruct", messages)
mixtral-8x7b-instructcompletion(model="fireworks_ai/mixtral-8x7b-instruct", messages)
firefunction-v1completion(model="fireworks_ai/firefunction-v1", messages)
llama-v2-70b-chatcompletion(model="fireworks_ai/llama-v2-70b-chat", messages)

Unterstützte Embedding-Modelle​

Info

Wir unterstützen ALLE Fireworks AI-Modelle. Setzen Sie einfach fireworks_ai/ als Präfix, wenn Sie Embedding-Anfragen senden.

ModellnameFunktionsaufruf
fireworks_ai/nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5response = litellm.embedding(model="fireworks_ai/nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5", input=input_text)
fireworks_ai/nomic-ai/nomic-embed-text-v1response = litellm.embedding(model="fireworks_ai/nomic-ai/nomic-embed-text-v1", input=input_text)
fireworks_ai/WhereIsAI/UAE-Large-V1response = litellm.embedding(model="fireworks_ai/WhereIsAI/UAE-Large-V1", input=input_text)
fireworks_ai/thenlper/gte-largeresponse = litellm.embedding(model="fireworks_ai/thenlper/gte-large", input=input_text)
fireworks_ai/thenlper/gte-baseresponse = litellm.embedding(model="fireworks_ai/thenlper/gte-base", input=input_text)

Audio-Transkription​

Schnellstart​

from litellm import transcription
import os

os.environ["FIREWORKS_AI_API_KEY"] = "YOUR_API_KEY"
os.environ["FIREWORKS_AI_API_BASE"] = "https://audio-prod.us-virginia-1.direct.fireworks.ai/v1"

response = transcription(
    model="fireworks_ai/whisper-v3",
    audio=audio_file,
)

API-SchlĂĽssel/API-Basis in .transcription ĂĽbergeben