AI21

LiteLLM 支援以下 AI21 模型：

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

提示

我們支援所有 AI21 模型，只要在傳送 litellm 請求時將 model=ai21/<any-model-on-ai21> 設為前綴即可。 查看所有 litellm 支援的 AI21 模型 這裡

API 金鑰

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

LiteLLM Python SDK 使用方式

範例用法

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)

LiteLLM Proxy Server 使用方式

以下是如何透過 LiteLLM Proxy Server 呼叫 ai21 模型

1. 修改 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. 啟動 proxy

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

3. 向 LiteLLM Proxy Server 傳送請求

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"
        }
    ],
}'

支援的 OpenAI 參數

param	type	AI21 對應項
tools	Optional[list]	tools
response_format	Optional[dict]	response_format
max_tokens	Optional[int]	max_tokens
temperature	Optional[float]	temperature
top_p	Optional[float]	top_p
stop	Optional[Union[str, list]]	stop
n	Optional[int]	n
stream	Optional[bool]	stream
seed	Optional[int]	seed
tool_choice	Optional[str]	tool_choice
user	Optional[str]	user

支援的 AI21 參數

param	type	AI21 對應項
documents	Optional[List[Dict]]	documents

傳遞 AI21 特定參數 - documents

LiteLLM 允許您將所有 AI21 特定參數傳遞給 litellm.completion 函式。以下是如何將 documents 參數傳遞給 litellm.completion 函式的範例。

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)

提示

我們支援所有 AI21 模型，只要在傳送 litellm 請求時將 model=ai21/<any-model-on-ai21> 設為前綴即可 查看所有 litellm 支援的 AI21 模型 這裡

AI21 模型

模型名稱	函式呼叫	必要的作業系統環境變數
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']