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delibird是一个多合一大模型接口网关。主要针对国内的大模型,包括文心、百川、千问、星火、智谱等提供统一的接口调用。基于 Python 开发,容易集成。原生提供 Streaming 接口、多进程异步调度模式,性能较好、调用接口完全兼容 openai APi,方便集成。

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Delibird

Delibird 是一个多合一大模型接口网关。主要针对国内的大模型,包括文心、百川、千问、星火、智谱等提供统一的接口调用。基于 Python 开发,容易集成。原生提供 Streaming 接口、多进程异步调度模式,性能较好、调用接口完全兼容 openai APi,方便集成。

特点

  • 完全 python 代码,容易修改和集成到项目中
  • 接口简单。兼容 openai 接口,一套接口调用全部模型
  • 支持 http、https 和 websocket 接口
  • 支持几乎全部国内大模型,包括文心、百川、千问、星火、智谱等
  • 支持 Streaming 接口,支持多轮对话
  • 采用 Python asyncio 原生异步和多进程模型,性能较好

支持模型列表

未来计划

  • 开发管理页面
  • function calling 支持

使用教程

环境配置

建议基于 python 3.12 以上版本,可以获得更好的性能。具体依赖库可以参考 requirements.txt 文件。

pip install -r requirements.txt

安装

通过 Pypi 安装

pip install delibird

运行

启动服务之前需要配置一个配置文件,文件内设置好对应的模型端口和 api_key。配置文件格式如下:

[server]
host = "localhost"
port = 8000

# name 是 router 的名称,对应的配置在 "config.name" 下面。driver 是对应的驱动名称。
# base 是默认的驱动,兼容 openai
routers = [
    { name = "spark", driver = "spark" },
    { name = "qwen", driver = "qwen" },
    { name = "ernie", driver = "ernie" },
    { name = "minimax", driver = "minimax" },
    { name = "chatglm", driver = "chatglm" },
    { name = "baichuan", driver = "base" },
    { name = "moonshot", driver = "base" }]

[config]
[config.spark]
# general 指向V1.5版本; generalv2 指向V2版本; generalv3 指向V3版本; generalv3.5 指向V3.5版本;
app_id = "XXX"
api_key = "XXX"
api_secret = "XXX"
url = "wss://spark-api.xf-yun.com"
models = ["general", "generalv2", "generalv3", "generalv3.5"]

[config.qwen]
api_key = "XXX"
models = ["qwen-turbo", "qwen-plus", "qwen-max"]


[config.ernie]
appid = 50396495
api_key = "XXX"
secret_key = "XXX"
url = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat"
access_token = "XXX"
models = [ "ernie", "ernie-v4", "ernie-8k", "ernie-bot", "ernie-speed", "ernie-bot-turbo"]

[config.minimax]
api_key = "XXX"
url = "https://api.minimax.chat/v1/text"
models = ["chatcompletion", "chatcompletion_pro"]

[config.openai]
api_key = "xxx"
models = ["gpt-3.5-turbo", "gpt-4"]

替换掉上面的 "XXX" 为对应的 api_key 或者其他配置信息。"qwen.max" 后面的 max 代表模型名称,前面的 "qwen" 代表模型服务路由

然后运行服务

delibird start -c config.toml

key.toml 就是配置文件,可以带路径。例如,/home/aaa/delibird/config.toml

停止服务

delibird stop

调用接口

通过 http 调用接口,下面是用 python 的一个例子

from delibird.client import Chat
import asyncio


async def stream_fetch():
    """Test client."""

    messages = [
        {"role": "user", "content": "Python 如何实现异步编程"},
    ]

    host = "localhost"
    port = 8000
    router = "spark"
    url = f"http://{host}:{port}/{router}/chat/completion"

    chat = Chat("v30")

    async for result in chat.stream_fetch(messages, url):
        print(result)


def test_client():
    asyncio.run(stream_fetch())

指定url、模型名称和版本号,然后调用接口即可。

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版权

基于 Apache-2.0 版权,可以自由使用和修改。

About

delibird是一个多合一大模型接口网关。主要针对国内的大模型,包括文心、百川、千问、星火、智谱等提供统一的接口调用。基于 Python 开发,容易集成。原生提供 Streaming 接口、多进程异步调度模式,性能较好、调用接口完全兼容 openai APi,方便集成。

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