简约大方自助建站模板,开发一个软件需要哪些步骤,2021年9月重大新闻,wordpress短视频模版最近#xff0c;GitHub 上又一个开源项目火成了一匹黑马。
开源才短短十几天#xff0c;star 标星就从 0 飙升到了 8000#xff0c;可以说是最近看到的涨 star 极其生猛的开源项目之一了。 出于好奇#xff0c;我也点进去看了看。
好家伙#xff0c;一看这昵称和头像GitHub 上又一个开源项目火成了一匹黑马。
开源才短短十几天star 标星就从 0 飙升到了 8000可以说是最近看到的涨 star 极其生猛的开源项目之一了。 出于好奇我也点进去看了看。
好家伙一看这昵称和头像这原来是 AI 大佬吴恩达所开源的项目。 该项目名为aisuite从大佬的动态里能看到不久前刚刚才正式官宣可能有些小伙伴之前也看到了。 根据项目官方介绍aisuite 是一个基于 Python 语言编写的开源大模型套件旨在简化开发者与各大 AI 模型服务商的集成过程从而简化开发者工作提升开发效率。
作为一个工具套件aisuite 集成了多家知名大模型平台并提供了统一的接口使得开发者能够轻松调用不同公司的大语言模型。
aisuite 的核心功能在于它支持多家 AI 模型平台包括
OpenAIAnthropicGoogleAWSAzureGroqMistralHuggingFaceOllama
等主流大模型平台服务商。
通过统一的接口开发者只需更改对应的服务商模型选择配置项即可快速实现在不同模型之间进行切换而无需代码重写。
所以总结下来aisuite 的主要特性可以总结为如下几个方面
统一的 Python 接口
aisuite 提供了统一的 Python 接口使得开发者能够方便地调用各大平台的大模型。这样开发者就无需熟悉每个平台的 API 文档只需通过 aisuite 提供的标准接口即可实现模型调用。
多模型平台支持
aisuite 支持多家 AI 模型平台包括 OpenAI、Anthropic、Google、AWS、Azure、Hugging Face 等多家知名服务商。
无缝切换模型
aisuite 允许开发者在不同模型间无缝切换只需更改一个字符串配置即可实现。这使得开发者能够轻松进行模型对比测试以选择最适合应用场景的模型。
轻量级包装器设计
aisuite 采用轻量级包装器设计便于安装和使用其内部通过使用 HTTP 端点或对应 SDK 来确保与供应商交互的稳定性。
aisuite 的使用方法非常简单分为安装→配置→调用三个大的步骤。
安装 aisuite
首先开发者使用之前需要安装 aisuite用户可通过 pip 命令进行安装。
若只需要安装基础包则可直接 pip install。
pip install aisuite而如果需要带提供商 SDK 支持比如需要带 Anthropic 支持的安装方式则可以通过如下命令安装即可。
pip install aisuite[anthropic]而若要安装所有特定于提供商的库则可以这样来安装。
pip install aisuite[all]配置 aisuite
安装完成后开发者需要为所选的模型平台获取 API 密钥并通过环境变量进行配置。例如对于 OpenAI 和 Anthropic可以使用如下命令配置 API 密钥。
export OPENAI_API_KEYyour-openai-api-key
export ANTHROPIC_API_KEYyour-anthropic-api-key模型调用
配置完成后开发者可以通过 aisuite 的 Python 客户端来进行模型调用。
比如这是展示了如何使用 aisuite 调用 GPT-4o 和 Claude-3-5-Sonnet 模型的一个代码示例大家可以感受一下。
import aisuite as ai
client ai.Client()models [openai:gpt-4o, anthropic:claude-3-5-sonnet-20240620]messages [{role: system, content: Respond in Pirate English.},{role: user, content: Tell me a joke.},
]for model in models:response client.chat.completions.create(modelmodel,messagesmessages,temperature0.75)print(response.choices[0].message.content)另外从项目给出的 examples 示例里面也可以看到搭配 Streamlit 等这类业内主流的 Python 应用工具包还可以基于 aisuite 来搭建一些简单的聊天 UI 界面用于效果测试。 有一说一因为这个项目并不是很难而且目录层级简单、代码量不大所以项目代码基本上可以说一看就懂了大家感兴趣的话可以稍微花点时间就可以梳理清对应的源码了。
客户端代码主要集中于主目录aisuite下的client.py文件。 而其核心所支持的多家 AI 大模型平台服务商代码则是通过工厂模式组织于providers文件夹下。 大家如果想单独集成某个特定服务商大模型的话则可以研究一下对应的 Python 源文件即可。
以亚马逊 aws 为例研究一下对应的aws_provider.py源文件就会发现其实里面用的也是 Boto3 这种 aws 官方 Python SDK 来实现调用的。 而对于那些没有对应 SDK 的 Provideraisuite 则使用的是 HTTP 端点的方式来实现的服务调用。 所以总体并不复杂代码阅读起来也没有任何障碍。
当然这个项目开源之后在开源圈子里看到了很多不同的声音。
有一些网友说作为 AI 大佬开源这类项目没什么技术含量不够高端排面况且这类工具之前也有过有点重复造轮子了
而也有一些刚接触AI大模型的同学说这种工具项目很务实可以多来一点。
怎么说呢大佬能开源一些让大家都能看得懂、初学者都能用得起来的接地气项目其实某一些角度来说也挺好的。开源的其中一个意义不就是在打破信息差降低门槛的基础之上再去做更多的协作与创新嘛而 aisuite 作为一个基础工具包来说对初学者的确是十分友好的。
从目前的情况来看项目的活跃度还是挺不错的项目官方也给出了贡献指南开发者们也可以参与进来提供更丰富的 provider 实现大家感兴趣的话也可以去研究研究。
好了那以上就是今天的内容分享希望能对大家有所帮助我们下篇见。 注本文在GitHub开源仓库「编程之路」 https://github.com/rd2coding/Road2Coding 中已经收录里面有我整理的6大编程方向(岗位)的自学路线知识点大梳理、面试考点、我的简历、几本硬核pdf笔记以及程序员生活和感悟欢迎star。
