Cổng LLM tự phục vụ xây dựng trên Amazon Bedrock và LiteLLM
Bắt đầu từ đây
Một kiến trúc tham chiếu mới đặt các mô hình nền tảng Amazon Bedrock phía sau một API tương thích OpenAI bằng LiteLLM trên AWS Fargate, nhờ đó nhà phát triển chỉ cần một base URL và một khóa riêng cho mỗi người dùng thay vì phải tự quản lý quyền truy cập từng mô hình. Thiết lập này bổ sung kiểm soát chi tiêu theo từng người dùng, cô lập hạn mức theo từng mô hình và giám sát RPM/TPM qua CloudWatch, với Langfuse đảm nhận telemetry ở cấp độ prompt. Một hạn chế đáng lưu ý khi triển khai: việc cấp khóa tự phục vụ yêu cầu LiteLLM Enterprise, vì gói miễn phí giới hạn tối đa năm người dùng. Cổng này được xây dựng trên Bedrock Application Inference Profiles.
Tạo từ các bài viết · cập nhật 17 giờ trước
Dòng thời gian bài viết
Theo các bài viết để thấy sự việc từ nhiều phía.
- AWS Machine Learning BlogXây dựng cổng LLM tự phục vụ với Amazon Bedrock và LiteLLM
Một cổng LLM tự phục vụ được xây dựng trên Amazon Bedrock Application Inference Profiles và LiteLLM chạy trên AWS Fargate, đưa các mô hình nền tảng của Bedrock ra sau một API tương thích OpenAI, mang lại cho nhà phát triển một base URL duy nhất và khóa riêng cho từng người dùng. Thiết lập này bổ sung kiểm soát chi tiêu theo từng người dùng, cô lập hạn mức theo từng mô hình và khả năng quan sát RPM/TPM qua CloudWatch, cùng với Langfuse để theo dõi telemetry ở cấp độ prompt. Việc cấp khóa tự phục vụ yêu cầu LiteLLM Enterprise, vì gói miễn phí chỉ giới hạn ở năm người dùng.
Độ nóng của sự việc này
Chưa đủ quan sát liên tục để vẽ xu hướng.