吴恩达大佬刚发布的开源项目！对于AI初学者来说简直不要太友好-平芜编程栈

近日，GitHub 平台上涌现出一匹引人注目的黑马——一个开源项目在短短十几天内，其标星数便从零激增至超过 8000，堪称近期 star 增长速度最为迅猛的开源项目之一。

出于好奇心的驱使，我点击进入了该项目。

令人惊讶的是，从昵称和头像来看，这竟然是AI领域的权威人物吴恩达所发布的开源项目。

这个项目名为aisuite，从其动态中可以看出，它不久前才正式发布，或许有些朋友已经提前注意到了这一消息。

根据项目官方描述，aisuite是一个用 Python 编写的开源大模型工具集，旨在帮助开发者更轻松地集成各大 AI 模型服务商的功能，从而简化开发流程并提高效率。

项目网址：https://github.com/andrewyng/aisuite，可以直接复制这个网址去搜索

这个项目对于刚刚涉足AI大模型领域的同学而言，极具实用价值。可以这么说，业界大咖能够开源一些易于理解、初学者也能轻松上手的亲民项目，从某种角度来看，确实是一件好事。开源的核心意义之一，不正是通过消除信息壁垒、降低技术门槛，从而促进更多的协作与创新吗？而aisuite 作为一个基础工具包，对初学者来说无疑是非常友好的。

作为一个工具集，aisuite整合了多家知名大模型平台，并提供了标准化的接口，让开发者能够便捷地调用不同厂商的大语言模型。

aisuite 的核心功能在于它支持多家 AI 模型平台，包括：

OpenAI
Anthropic
Google
AWS
Azure
Groq
Mistral
HuggingFace
Ollama

等主流大模型平台服务商。

通过标准化的接口，开发者只需调整相应的服务商模型配置选项，就能轻松在不同模型之间切换，无需重新编写代码。

总结下来，aisuite的主要特性可以总结为如下几个方面：

统一的 Python 接口

aisuite提供了标准化的 Python 接口，让开发者能够轻松调用各大平台的大模型。这意味着开发者无需深入研究每个平台的 API 文档，只需通过 aisuite 的统一接口即可完成模型调用。

多模型平台支持

aisuite兼容多个主流 AI 模型平台，例如 OpenAI、Anthropic、Google、AWS、Azure 和 Hugging Face 等知名服务商。

无缝切换模型

aisuite 允许开发者在不同模型间无缝切换，只需更改一个字符串配置即可实现。这使得开发者能够轻松进行模型对比测试，以选择最适合应用场景的模型。

轻量级包装器设计

aisuite支持开发者在不同模型之间无缝切换，仅需修改一个字符串配置即可完成。这让开发者能够便捷地进行模型对比测试，从而选出最符合应用需求的模型。aisuite 的使用方法非常简单，分为安装→配置→调用三个大的步骤。

安装 aisuite

首先，开发者在使用前需要安装aisuite，用户可以通过 pip 命令轻松完成安装。

如果仅需安装基础功能包，直接运行pip install即可。

如果需要包含特定服务商的 SDK 支持，例如安装带有 Anthropic 支持的版本，可以通过以下命令完成安装。

如果需要安装所有支持特定服务商的库，可以通过以下命令实现。

配置 aisuite

安装完成后，开发者需为所选模型平台获取 API 密钥，并通过环境变量进行设置。以 OpenAI 和 Anthropic 为例，可以使用以下命令配置 API 密钥。

模型调用

配置完成后，开发者可以通过 aisuite 的 Python 客户端轻松调用模型。

例如，以下是一个使用 aisuite 调用 GPT-4o 和 Claude-3-5-Sonnet 模型的代码示例，大家可以直观感受一下。

此外，从项目提供的 examples 示例中可以看出，结合Streamlit等业内主流的 Python 应用工具包，还可以基于 aisuite 构建一些简易的聊天 UI 界面，方便进行效果测试。

平心而论，由于这个项目的复杂度不高，目录结构清晰且代码量较少，因此源码基本上是一目了然的。如果大家有兴趣，只需花点时间就能轻松理清整个项目的代码逻辑。

客户端代码主要集中在主目录aisuite下的client.py文件中。

而其核心支持的多家 AI 大模型平台服务商代码，则是通过工厂模式组织在 providers文件夹下。

如果想单独集成某个特定服务商的大模型，可以深入研究对应的 Python 源文件。

以亚马逊 AWS 为例，查看aws_provider.py源文件就会发现，它实际上使用的是 AWS 官方 Python SDKBoto3来实现调用的。

对于那些没有官方SDK的服务商，aisuite则是通过HTTP端点的方式来实现服务调用的。

所以总体并不复杂，代码阅读起来也没有任何障碍。

从目前的情况来看，项目的活跃度还是挺不错的，项目官方也给出了贡献指南，开发者们也可以参与进来提供更丰富的provider实现，大家感兴趣的话也可以去研究研究。

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

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继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

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三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

五、AI产品经理大模型教程

LLM大模型学习路线↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望