処方
異なる言語モデル間の切り替えプロセスを簡素化するために、以下の手順で Any-LLM Unified Interface Tool を使用できます：
- 標準化されたモデルコールのフォーマットモデルの呼び出しはすべて
completion()関数を変更するだけです。modelパラメーター（書式はprovider/model_id(モデルの切り替えは可能）。 - APIキーの一元管理環境変数を使って、プラットフォーム間でキーを統一的に設定することができます。
export OPENAI_API_KEY='your_key'を呼び出すたびに設定が重複するのを避けるためである。 - 汎用関数のカプセル化プリセットのようなエラー処理を含む標準的なコールテンプレートを作成します。
temperatureおよびその他のよく使われるパラメータを使用することで、繰り返しのコードを減らすことができます。
典型的な実施例：def query_llm(question, model_name='mistral/mistral-small-latest'):
try:
return completion(
model=model_name,
messages=[{'role':'user','content':question}],
temperature=0.8
)
except Exception as e:
print(f'调用失败: {e}')
この方法は、90%以上のモデル切り替えのコストを削減することができ、異なるモデルの効果を頻繁にテストする必要があるシナリオに特に適している。
この答えは記事から得たものである。Any-LLM: 多言語モデルの統一インターフェース呼び出しのためのオープンソースツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 異なる言語モデルを切り替える際の複雑な設定の問題を解決するには？
