Integrate with LiteLLM - Evaluate 100+LLMs, 92% faster
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 15/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python
調査の方向性
この issue は、ベンチマークおよび評価の実行に LiteLLM を proxy として使用することを提案していますが、repository のファイル、テスト、エントリーポイント、受け入れ基準のいずれも指定していません。まず LiteLLM proxy のドキュメントと repository の評価エントリーポイントを確認してください。完了するには、maintainer が統合の範囲と、それをどのように検証すべきかを定義する必要があります。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Hi @xudafeng @jglee2046
I'm the maintainer of LiteLLM. we allow you to create a proxy server to call 100+ LLMs to make it easier to run benchmark / evals
I'm making this issue because I believe LiteLLM makes it easier for you to run benchmarks and evaluate LLMs (I'd love your feedback if it does not)
Try it here: https://docs.litellm.ai/docs/simple_proxy
https://github.com/BerriAI/litellm
Using LiteLLM Proxy Server
Creating a proxy server
Ollama models
$ litellm --model ollama/llama2 --api_base http://localhost:11434
Hugging Face Models
$ export HUGGINGFACE_API_KEY=my-api-key #[OPTIONAL]
$ litellm --model claude-instant-1
Anthropic
$ export ANTHROPIC_API_KEY=my-api-key
$ litellm --model claude-instant-1
Palm
$ export PALM_API_KEY=my-palm-key
$ litellm --model palm/chat-bison
Set api base to proxy
openai.api_base = "http://0.0.0.0:8000"
Using to run an eval on lm harness:
python3 -m lm_eval \
--model openai-completions \
--model_args engine=davinci \
--task crows_pairs_english_age
- 主要言語
- Python
- スター
- 655
- フォーク
- 48
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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