Fireworks
Portkey 提供了一个强大且安全的网关,以便将各种模型集成到您的应用中,包括 聊天、视觉、图像生成 和 嵌入 模型,这些模型托管在 Fireworks 平台 上。
通过 Portkey,您可以利用快速的 AI 网关访问、可观察性、提示管理等功能,同时确保通过 虚拟密钥 系统安全管理您的 LLM API 密钥。
Portkey SDK与Fireworks模型的集成
Portkey提供了一致的API,以便与来自不同供应商的模型进行交互。要将Fireworks与Portkey集成:
1. 安装 Portkey SDK
npm install --save portkey-aipip install portkey-ai2. 使用虚拟密钥初始化 Portkey
要将 Fireworks 与 Portkey 一起使用,请从这里获取您的 API 密钥,然后将其添加到 Portkey 以创建虚拟密钥。
import Portkey from 'portkey-ai'
const portkey = new Portkey({
apiKey: "PORTKEY_API_KEY", // 默认值为 process.env["PORTKEY_API_KEY"]
virtualKey: "FIREWORKS_VIRTUAL_KEY" // 您的虚拟密钥
})from portkey_ai import Portkey
portkey = Portkey(
api_key="PORTKEY_API_KEY", # 默认值为 os.env("PORTKEY_API_KEY")
virtual_key="FIREWORKS_VIRTUAL_KEY" # 您的虚拟密钥
)3. 使用 Fireworks 调用聊天完成
您现在可以使用 Portkey 实例向 Fireworks API 发送请求。
现在,让我们探索如何使用 Portkey 在 Fireworks API 上调用其他模型(视觉、嵌入、图像):
使用嵌入模型
调用任何托管在 Fireworks 上的嵌入模型,使用熟悉的 OpenAI 嵌入签名:
使用视觉模型
Portkey 原生支持 托管在 Fireworks 上的视觉模型:
使用图像生成模型
Portkey 还支持调用 托管在 Fireworks 上的图像生成模型,使用熟悉的 OpenAI 签名:
烟花语法模式
烟花允许您定义 形式文法 来约束模型输出。您可以使用它来强制模型生成有效的 JSON、仅用表情符号交流或其他任何内容。 (最初由 GGML 创建)
语法模式通过 response_format 参数设置。只需将您的语法定义传递为 {"type": "grammar", "grammar": grammar_definition}
假设您想将患者请求分类为 3 个预定义类别:
烟花 JSON 模式
您可以强制模型返回 (1) 任意 JSON,或 (2) 具有给定架构的 JSON,使用烟花的 JSON 模式。
烟花函数调用
Portkey 还支持烟花的函数调用模式。探索这个食谱以深入了解和示例。
管理烟花提示
您可以在 提示库 中管理所有烟花提示。当前支持的 49 种以上语言模型都可以在烟花中使用,您可以轻松开始测试不同的提示。
一旦您准备好提示,就可以使用 portkey.prompts.completions.create 接口在您的应用程序中使用该提示。
下一步
SDK 支持的完整功能列表可以在以下链接中找到。
SDK您可以在相关部分找到更多信息:
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