llmproxy
Un proxy LLM léger et haute performance pour la mise en cache, le basculement, le suivi des coûts et une intégration transparente entre les fournisseurs d'IA locaux et cloud.
llmproxy
Qu’est-ce que llmproxy?
llmproxy vs Outils Similaires
| Modèle de Tarification | Gratuit | Tarification personnalisée | Gratuit | Gratuit, Freemium |
| Crédits Gratuits | ||||
| Fonctionnalités clés |
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| Avantages |
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| Limites |
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| Idéal pour |
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Comment utiliser llmproxy?
- 1Configurez votre clé API NVIDIA dans le fichier .env.
- 2Exécutez avec Docker Compose : docker compose up -d.
- 3Testez avec curl : curl http://localhost:11434/.
llmproxy Fonctionnalités clés
- Émule les API d'Ollama, OpenAI et llama.cpp
- Transfert transparent vers l'API compatible OpenAI de NVIDIA
- Mise en cache optionnelle des réponses avec TTL et taille configurables
- Basculement automatique et nouvelle tentative en cas d'erreurs transitoires en amont
- Tableau de bord en direct /stats pour les métriques et la surveillance des processus
- Prise en charge de l'authentification entrante
- Découverte multi-modèle
- Prise en charge du streaming pour le chat et les complétions
llmproxy Cas d’usage
- Intégrer les outils LLM locaux avec les modèles hébergés dans le cloud NVIDIA sans modification du client
- Surveiller et suivre les coûts et l'utilisation de l'API via le tableau de bord des statistiques
- Réduire la latence et les appels API avec la mise en cache des réponses pour les requêtes non streamées
llmproxy Tarifs et crédits gratuits
llmproxy fonctionne avec le modèle Gratuit.
Cet outil est entièrement gratuit
llmproxy Avantages et limites
Avantages
- Léger et facile à déployer via Docker
- Met en cache les réponses pour réduire les appels API et la latence
- Le basculement automatique et les nouvelles tentatives améliorent la fiabilité
- Fournit le suivi des coûts et des métriques en direct
- Fonctionne avec les clients existants sans modification
Limites
- Ne transfère qu'à l'API de NVIDIA ; aucun autre fournisseur cloud pris en charge
- Nécessite une clé API NVIDIA valide
- Mise en cache uniquement pour les réponses non streamées
À quoi llmproxy convient-il le mieux ?
- Développeurs intégrant les LLM NVIDIA dans leurs flux de travail existants
- Utilisateurs d'Open WebUI, curl ou SDKs souhaitant exploiter les modèles NVIDIA
- Équipes ayant besoin de suivi des coûts et de mise en cache pour les appels API LLM
Questions fréquentes sur llmproxy
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