整合為模型提供者
OpenAI 相容提供者的快速開始
如果您的 API 與 OpenAI 相容，您可以透過編輯單一 JSON 檔案來新增支援。請參閱 新增 OpenAI 相容提供者 了解簡單做法。
本指南著重於如何設定成為聊天提供者所需的類別與設定。
請先閱讀本指南，並查看程式碼庫中的既有程式碼，以了解如何作為其他提供者運作，例如處理 embeddings 或影像生成。
總覽
從提供者的角度來看，liteLLM 的運作方式很簡單。
liteLLM 作為一個包裝器，會接收 openai 請求並將它們路由到您的 API。接著，它會將您的輸出調整成標準輸出。
若要整合為提供者，您需要撰寫一個模組，將 API 接入，並作為 liteLLM API 與您的 API 之間的轉接器。
您要撰寫的模組同時扮演設定與轉換請求及回應的手段。
您的目標是有效地撰寫此模組，使其將輸入調整為您的 API，並將輸出調整為呼叫端的 liteLLM 程式碼。
它包含以下方法：
- 驗證請求
- 將請求轉換（調整）為傳送至您的 API 的請求
- 將來自您的 API 的回應轉換（調整）為回傳給呼叫端 liteLLM 程式碼的回應
- 以及其他幾項
1. 建立您的設定類別
建立一個以您的提供者名稱命名的新目錄
litellm/llms/your_provider_name_here
在其中，您會想新增一個用於聊天設定的檔案
litellm/llms/your_provider_name_here/chat/transformation.py
transformation.py 檔案將包含一個設定類別，決定您的 API 如何接入 liteLLM API。
將您的設定類別定義為繼承 BaseConfig：
from litellm.llms.base_llm.chat.transformation import BaseConfig
class MyProviderChatConfig(BaseConfig):
def __init__(self):
...
我們稍後會補上抽象方法。
2. 在程式碼庫的各處加入您自己
liteLLM 正在努力改善這個流程，但目前您需要做的是以下幾點：
litellm/__init__.py
在檔案最上方，將您的 key 加入 keys 清單中作為一個選項
azure_key: Optional[str] = None
anthropic_key: Optional[str] = None
replicate_key: Optional[str] = None
bytez_key: Optional[str] = None
cohere_key: Optional[str] = None
infinity_key: Optional[str] = None
clarifai_key: Optional[str] = None
匯入您的設定
from .llms.bytez.chat.transformation import BytezChatConfig
from .llms.custom_llm import CustomLLM
from .llms.bedrock.chat.converse_transformation import AmazonConverseConfig
from .llms.openai_like.chat.handler import OpenAILikeChatConfig
litellm/main.py
將您加入 main.py，讓請求可以路由到您的設定類別
from .llms.bedrock.chat import BedrockConverseLLM, BedrockLLM
from .llms.bedrock.embed.embedding import BedrockEmbedding
from .llms.bedrock.image.image_handler import BedrockImageGeneration
from .llms.bytez.chat.transformation import BytezChatConfig
from .llms.codestral.completion.handler import CodestralTextCompletion
from .llms.cohere.embed import handler as cohere_embed
from .llms.custom_httpx.aiohttp_handler import BaseLLMAIOHTTPHandler
base_llm_http_handler = BaseLLMHTTPHandler()
base_llm_aiohttp_handler = BaseLLMAIOHTTPHandler()
sagemaker_chat_completion = SagemakerChatHandler()
bytez_transformation = BytezChatConfig()
接著在程式碼更下方
elif custom_llm_provider == "bytez":
api_key = (
api_key
or litellm.bytez_key
or get_secret_str("BYTEZ_API_KEY")
or litellm.api_key
)
response = base_llm_http_handler.completion(
model=model,
messages=messages,
headers=headers,
model_response=model_response,
api_key=api_key,
api_base=api_base,
acompletion=acompletion,
logging_obj=logging,
optional_params=optional_params,
litellm_params=litellm_params,
timeout=timeout, # type: ignore
client=client,
custom_llm_provider=custom_llm_provider,
encoding=encoding,
stream=stream,
)
pass
注意：您可以依賴 liteLLM 透過 .completion() 呼叫將每個 args/kwargs 傳遞給您的設定
litellm/constants.py
將您加入 LITELLM_CHAT_PROVIDERS 的清單
LITELLM_CHAT_PROVIDERS = [
"openai",
"openai_like",
"bytez",
"xai",
"custom_openai",
"text-completion-openai",
# ...
]
將您加入這裡提供者的 if 陳述式鏈中
litellm/litellm_core_utils/get_llm_provider_logic.py
if model == "*":
custom_llm_provider = "openai"
# bytez models
elif model.startswith("bytez/"):
custom_llm_provider = "bytez"
if not custom_llm_provider:
if litellm.suppress_debug_info is False:
print() # noqa
litellm/litellm_core_utils/streaming_handler.py
如果您對串流做了某些自訂處理，這裡也需要更新，例如
def handle_bytez_chunk(self, chunk):
try:
is_finished = False
finish_reason = ""
return {
"text": chunk,
"is_finished": is_finished,
"finish_reason": finish_reason,
}
except Exception as e:
raise e
接著在檔案更下方
elif self.custom_llm_provider and self.custom_llm_provider == "bytez":
response_obj = self.handle_bytez_chunk(chunk)
completion_obj["content"] = response_obj["text"]
if response_obj["is_finished"]:
self.received_finish_reason = response_obj["finish_reason"]
pass
3. 撰寫測試檔案來迭代您的程式碼
在專案中的某個位置新增一個測試檔案，tests/test_litellm/llms/my_provider/chat/test.py
寫入以下內容：
import os
from litellm import completion
os.environ["MY_PROVIDER_KEY"] = "KEY_GOES_HERE"
completion(model="my_provider/your-model", messages=[...], api_key="...")
如果您想用 vscode 偵錯工具執行，可以使用這個設定檔（建議）
.vscode/launch.json
{
// Use IntelliSense to learn about possible attributes.
// Hover to view descriptions of existing attributes.
// For more information, visit: https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=830387
"version": "0.2.0",
"configurations": [
{
"name": "Python Debugger: Current File",
"type": "debugpy",
"request": "launch",
"program": "${file}",
"console": "integratedTerminal",
"env": {
"PYTHONPATH": "${workspaceFolder}",
"MY_PROVIDER_API_KEY": "YOUR_API_KEY"
}
}
]
}
如果您使用偵錯工具執行，在更新 "MY_PROVIDER_API_KEY": "YOUR_API_KEY" 之後，可以從測試腳本中移除這段：
os.environ["MY_PROVIDER_KEY"] = "KEY_GOES_HERE"
4. 實作必要的方法
最好按照 completion() 於 litellm/llms/custom_httpx/llm_http_handler.py 中的做法
您會看到它會呼叫基底類別中定義的每個方法。
偵錯工具是您的好幫手。
validate_environment
設定 headers，驗證 key/model：
def validate_environment(*args, **kwargs):
headers.update({
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
})
return headers
get_complete_url
回傳最終請求 URL：
def get_complete_url(*args, **kwargs):
return f"{api_base}/{model}"
transform_request
將 OpenAI 風格的輸入調整為提供者特定格式：
def transform_request(*args, **kwargs):
data = {"messages": messages, "params": optional_params}
return data
transform_response
處理並映射原始提供者回應：
def transform_response(*args, **kwargs):
json = raw_response.json()
model_response.model = model
model_response.choices[0].message.content = json.get("output")
return model_response
get_sync_custom_stream_wrapper / get_async_custom_stream_wrapper
如果您需要做些什麼，這些都在這裡供您使用。請參閱 litellm/llms/sagemaker/chat/transformation.py 或 litellm/llms/bytez/chat/transformation.py 的實作，以更了解如何使用這些內容。
使用 CustomStreamWrapper + httpx 串流用戶端來回傳內容。
🧪 測試
在 tests/test_litellm/llms/my_provider/chat/test.py 中建立測試。反覆迭代直到您對品質滿意為止！
其他想法
如果您卡住了，請參考其他提供者實作，ctrl + shift + f 和 ctrl + p 會是您的好幫手！
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