吴恩达官宣开源,yyds!
最近,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:
- OpenAI
- Anthropic
- AWS
- Azure
- Groq
- Mistral
- HuggingFace
- Ollama
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_KEY="your-openai-api-key"
export ANTHROPIC_API_KEY="your-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(model=model,messages=messages,temperature=0.75)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 Provider,aisuite 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。
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