GradientAI

https://digitalocean.com/products/gradientai

LiteLLM 原生支援 GradientAI 模型。 若要使用 GradientAI 模型，請在您的 LiteLLM 請求中將其指定為 gradient_ai/<model-name>。

API 金鑰與端點

請將您的憑證與端點設為環境變數：

import os
os.environ['GRADIENT_AI_API_KEY'] = "your-api-key"
os.environ['GRADIENT_AI_AGENT_ENDPOINT'] = "https://api.gradient_ai.com/api/v1/chat"  # default endpoint

範例用法

from litellm import completion
import os

os.environ['GRADIENT_AI_API_KEY'] = "your-api-key"
response = completion(
    model="gradient_ai/model-name",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
    ],
)
print(response.choices[0].message.content)

串流範例

from litellm import completion
import os

os.environ['GRADIENT_AI_API_KEY'] = "your-api-key"
response = completion(
    model="gradient_ai/model-name",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Write a story about a robot learning to love"}
    ],
    stream=True,
)

for chunk in response:
    print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")

支援的參數

參數	類型	說明
temperature	float	控制隨機性（0.0-2.0）
top_p	float	核心採樣參數（0.0-1.0）
max_tokens	int	要生成的最大 tokens 數
max_completion_tokens	int	max_tokens 的替代項
stream	bool	是否串流回應
k	int	從知識庫傳回的前幾個結果
retrieval_method	string	擷取策略（rewrite/step_back/sub_queries/none）
frequency_penalty	float	對重複 tokens 施加懲罰（-2.0 到 2.0）
presence_penalty	float	根據出現次數對 tokens 施加懲罰（-2.0 到 2.0）
stop	string/list	停止生成的序列
kb_filters	List[Dict]	知識庫擷取篩選器
instruction_override	string	覆寫代理程式的預設指令
include_retrieval_info	bool	包含文件擷取中繼資料
include_guardrails_info	bool	包含防護欄觸發中繼資料
provide_citations	bool	在回應中包含引用

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更多詳情請參閱 DigitalOcean GradientAI 文件。