초보자 친화적 응답 캐시 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 응답 캐시 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

응답 캐시

  • LLMs는 다양한 오픈 소스 언어 모델에 쉽게 접근하고 실행할 수 있는 통합 인터페이스를 제공하는 파이썬 라이브러리입니다.
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    LLMs란?
    LLMs는 다양한 오픈 소스 및 호스팅된 언어 모델에 대한 통합된 추상화를 제공하여 개발자가 단일 인터페이스를 통해 모델을 로드하고 실행할 수 있게 합니다. 모델 검색, 프롬프트 및 파이프라인 관리, 배치 처리, 토큰, 온도, 스트리밍에 대한 세분화된 제어를 지원합니다. 사용자는 쉽게 CPU와 GPU 백엔드 간 전환, 로컬 또는 원격 모델 호스트와의 통합, 성능 향상 위한 응답 캐싱이 가능합니다. 프롬프트 템플릿, 응답 파싱, 모델 성능 벤치마킹과 같은 유틸리티도 포함되어 있으며, 애플리케이션 논리와 모델별 구현을 분리하여 챗봇, 텍스트 생성, 요약, 번역 등 NLP 기반 애플리케이션의 개발을 가속화하며 공급업체 종속이나 독점 API에 구애받지 않습니다.
  • 스트리밍, 캐싱, 로깅 및 사용자 지정 요청 매개변수를 활성화하는 AI 에이전트 API 호출용 HTTP 프록시.
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    MCP Agent Proxy란?
    MCP Agent Proxy는 애플리케이션과 OpenAI API 사이의 미들웨어 서비스 역할을 합니다. ChatCompletion 및 Embedding 호출을 투명하게 전달하고, 클라이언트에 스트리밍 응답을 처리하며, 성능 향상과 비용 절감을 위해 결과를 캐시하고, 요청 및 응답 메타데이터를 기록하며, 실시간으로 API 매개변수의 사용자 지정을 허용합니다. 개발자는 기존 에이전트 프레임워크에 통합하여 멀티 채널 처리를 간소화하고, 모든 AI 상호작용을 위한 하나의 관리 엔드포인트를 유지할 수 있습니다.
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