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了解Portkey:可輕松編排大模型的開源AI網關

譯文 精選
人工智能
Portkey是一款開源AI網關,能夠為多家AI服務商提供統一API以簡化大模型編排,顯著減少在應用程序中集成模型的障礙。除了大語言模型(LLM)之外,Portkey還支持視覺、音頻(文生音頻和語音轉文本)、圖像生成及其他多模態生成式AI模型。

譯者 | 核子可樂

審校 | 重樓

Portkey AI網關允許應用開發者輕松整合生成式AI模型,在多個模型間無縫切換,并添加條件路由等功能且無需更改現有代碼。

開源AI框架的爆發式增長,為開發者在部署AI模型方面提供了前所未有的靈活性。Portkey是一款開源AI網關,能夠為多家AI服務商提供統一API以簡化大模型編排,顯著減少在應用程序中集成模型的障礙。除了大語言模型(LLM)之外,Portkey還支持視覺、音頻(文生音頻和語音轉文本)、圖像生成及其他多模態生成式AI模型。

項目概述——Portkey AI Gateway

Portkey AI網關屬于開源項目及托管服務,旨在簡化多模型集成體驗。它提供靈活的API,允許開發者在不同服務商的商業模型間輕松切換,包括OpenAI、Anthropic、Azure OpenAI、開源推理服務(如 Hugging Face、Groq和Fireworks AI)以及在Ollama上運行的本地模型

作為統一的中間件,Portkey可實現:

  • 跨多服務商無縫切換AI模型;
  • 高效速率限制與緩存,優化API調用;
  • 實現大規模AI驅動應用程序的可擴展性;
  • 簡化多AI后端的請求管理。

Portkey特別適合強調靈活性與成本效益的AI驅動類應用程序,成為其與不同AI模型交互的選項。

Portkey解決了什么問題?

對于從事AI應用程序的開發者來說,多模型的集成和管理一直是個挑戰。傳統方法往往涉及以下幾個痛點:

  • 特定大模型服務商鎖定;
  • 難以對不同模型的性能進行比較;
  • 缺乏內置的負載均衡和故障轉移機制;
  • 不同服務商間的API不一致。

目前的大模型集成環境往往支離破碎且效率低下,導致開發者面臨多重挑戰:

  • 管理多家服務商的身份驗證與API密鑰;
  • 實現自定義負載均衡邏輯;
  • 確保不同模型間的響應格式保持一致;
  • 在保持性能的同時優化成本。

這些限制尤其影響到開發人員、AI研究人員和構建大模型驅動應用程序的企業。對組織來說,管理多家大模型服務商往往涉及極高的集成復雜性,且缺乏內置優化功能。

深入了解Portkey AI網關

Portkey AI網關是一套開源庫,可簡化Python開發者的大模型集成。它提供一個擁有統一API的強大框架,可實現與多家大模型服務商的無縫交互。

Portkey的核心功能,在于抽象出各大模型服務商間的差異。它允許開發者輕松在模型間切換,或實現負載均衡等高級功能,且無需更改現有應用程序代碼。

網關目前支持多家大模型服務商:

  • Anthropic
  • Azure OpenAI
  • 谷歌
  • Groq
  • OpenAI

Portkey AI網關還擁有以下幾項獨特功能:

  • 跨服務商的統一API;
  • 內置負載均衡;
  • 輕松切換服務商;
  • 一致的響應格式。

Portkey AI網關主要用例

  • 多服務商集成:Portkey AI網關允許開發者輕松將多家大模型服務商集成至自己的應用程序當中,使得應用程序能夠:

a.使用OpenAI的GPT-4執行復雜推理任務;

b.利用Groq的Llama3-70B-8192縮短響應時間;

c.實現回退機制以確保高可用性。

d.根據自定義權重在多家服務商間分配請求;

e.出現錯誤時自動故障轉移至替代服務商;

f.將請求路由至最具成本效益的服務商以優化成本。

g.為不同大模型服務商提供一致的API;

h.可在測試與比較模型間輕松切換;

i.簡化API密鑰與身份驗證管理。

  • 負載均衡與優化:這套庫允許開發者實現復雜的負載均衡策略,例如:
  • 簡化開發流程:Portkey AI網關通過以下方式簡化了開發流程:

如何集成Portkey AI Gateway

下面我們通過代碼示例具體介紹Portkey的功能。

單服務商基礎用法:

from portkey_ai import Portkey
import os

client = Portkey(
 provider="openai",
 Authorization=os.environ["OPENAI_API_KEY"]
)

response = client.chat.completions.create(
 messages=[{"role": "user", "content": "What's the meaning of life?"}],
 model="gpt-4o-mini"
)

print(response.choices[0].message.content)

多服務商用法:

from portkey_ai import Portkey
import os

# OpenAI client
openai_client = Portkey(
 provider="openai",
 Authorization=os.environ["OPENAI_API_KEY"]
)

response = openai_client.chat.completions.create(
 messages=[{"role": "user", "content": "What's the meaning of life?"}],
 model="gpt-4o-mini"
)

print("From OpenAI:")
print(response.choices[0].message.content)

# Groq client
groq_client = Portkey(
 provider="groq",
 Authorization=os.environ["GROQ_API_KEY"]
)

response = groq_client.chat.completions.create(
 messages=[{"role": "user", "content": "What's the meaning of life?"}],
 model="llama3-70b-8192"
)

print("From Groq:")
print(response.choices[0].message.content)

實現負載均衡:

from portkey_ai import Portkey
import os

lb_config = {
 "strategy": { "mode": "loadbalance" },
 "targets": [{
 "provider": 'openai',
 "api_key": os.environ["OPENAI_API_KEY"],
 "weight": 0.1
 },{
 "provider": 'groq',
 "api_key": os.environ["GROQ_API_KEY"],
 "weight": 0.9,
 "override_params": {
 "model": 'llama3-70b-8192'
 },
 }],
}

client = Portkey(config=lb_config)

response = client.chat.completions.create(
 messages=[{"role": "user", "content": "What's the meaning of life?"}],
 model="gpt-4o-mini"
)

print(response.choices[0].message.content)

實現條件路由:

from portkey_ai import Portkey
import os

openai_api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"]
groq_api_key = os.environ["GROQ_API_KEY"]

pk_config = {
 "strategy": {
 "mode": "conditional",
 "conditions": [
 {
 "query": {"metadata.user_plan": {"$eq": "pro"}},
 "then": "openai"
 },
 {
 "query": {"metadata.user_plan": {"$eq": "basic"}},
 "then": "groq"
 }
 ],
 "default": "groq"
 },
 "targets": [
 {
 "name": "openai",
 "provider": "openai",
 "api_key": openai_api_key
 },
 {
 "name": "groq",
 "provider": "groq",
 "api_key": groq_api_key,
 "override_params": {
 "model": "llama3-70b-8192"
 }
 }
 ]
}

metadata = {
 "user_plan": "pro"
}

client = Portkey(config=pk_config, metadata=metadata)

response = client.chat.completions.create(
 messages=[{"role": "user", "content": "What's the meaning of life?"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

上述示例使用元數據值user_plan以確定使用哪個模型進行查詢。這對通過免費增值計劃提供AI功能的SaaS服務商特別適用。

使用Portkey AI網關進行大模型集成

Portkey代表大模型集成的一項重大創新。它解決了管理多家服務商及優級性能等方面的關鍵挑戰。通過提供一個能夠與多家服務商無縫交互的開源框架,該項目填補了當前AI開發流程中的重大空白。

該項目依托社區協作實現了蓬勃發展,并歡迎來自世界各地的開發者做出貢獻。憑借活躍的GitHub社區與開放討論空間,Portkey鼓勵開發者參與并擴展其功能。Portkey項目的透明開發方法與開源許可,也向個人及企業團隊使用敞開了懷抱。

Portkey還提供其AI網關的商業實現,可為企業提供管理大模型集成的強大解決方案。其主要功能包括針對250多家服務商的統一API、負載均衡、條件路由、自動重試與回退、語義緩存及多模態支持等。

總結

Portkey AI網關將易用性、完備的功能與積極的社區支持融為一體,對于希望將多家大模型服務商集成至應用程序中的開發者來說極具價值。它能夠以托管服務的形式交付,起價為每月49美元,并提供免費層用于原型設計和測試。通過促進與各服務商的無縫交互,Portkey為更靈活、更強大的AI驅動應用程序奠定了重要基礎。

原文標題:Portkey: An open-source AI gateway for easy LLM orchestration作者:Janakiram MSV

責任編輯:姜華 來源: 51CTO內容精選
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