Weights & Biases Inference

Weights & Biases Inference

W&B Inference 서비스의 모든 모델을 LiteLLM에서 사용하는 방법을 알아봐요.

출처: 문서

본문

• W&B Inference quickstart

팁: LiteLLM은 W&B Inference 서비스의 모든 모델을 지원해요. 모델을 사용하려면 litellm 요청에 model=wandb/을 접두사로 붙이면 돼요. 지원 모델 전체 목록은 https://docs.wandb.ai/guides/inference/models/ 에서 볼 수 있어요.

API 키

W&B Inference용 API 키는 https://wandb.ai/authorize 에서 받을 수 있어요.

import os
# env variable
os.environ['WANDB_API_KEY']

사용 예시: 텍스트 생성

from litellm import completion
import os

os.environ['WANDB_API_KEY'] = "insert-your-wandb-api-key"
response = completion(
    model="wandb/Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "What character was Wall-e in love with?",
        }
    ],
    max_tokens=10,
    response_format={ "type": "json_object" },
    seed=123,
    temperature=0.6,  # either set temperature or `top_p`
    top_p=0.01,  # to get as deterministic results as possible
)
print(response)

사용 예시 - 스트리밍

from litellm import completion
import os

os.environ['WANDB_API_KEY'] = ""
response = completion(
    model="wandb/Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "What character was Wall-e in love with?",
        }
    ],
    stream=True,
    max_tokens=10,
    response_format={ "type": "json_object" },
    seed=123,
    temperature=0.6,  # either set temperature or `top_p`
    top_p=0.01,  # to get as deterministic results as possible
)

for chunk in response:
    print(chunk)

팁: 모델이 오프라인 전환되면 위 예시가 동작하지 않을 수 있어요. 사용 가능한 모델 전체 목록은 https://docs.wandb.ai/guides/inference/models/ 에서 확인할 수 있어요.

LiteLLM Proxy 서버 사용법

config.yaml 수정:

model_list:
  - model_name: my-model
    litellm_params:
      model: wandb/  # add wandb/ prefix to use W&B Inference as provider
      api_key: api-key                 # api key to send your model

Proxy 시작:

$ litellm --config /path/to/config.yaml

OpenAI Python SDK로 요청:

import openai
client = openai.OpenAI(
    api_key="litellm-proxy-key",             # pass litellm proxy key, if you're using virtual keys
    base_url="http://0.0.0.0:4000" # litellm-proxy-base url
)

response = client.chat.completions.create(
    model="my-model",
    messages = [
        {
            "role": "user",
            "content": "What character was Wall-e in love with?"
        }
    ],
)

print(response)

curl --location 'http://0.0.0.0:4000/chat/completions' \
    --header "Authorization: ***" \
    --header 'Content-Type: application/json' \
    --data '{
    "model": "my-model",
    "messages": [
        {
        "role": "user",
        "content": "What character was Wall-e in love with?"
        }
    ],
}'

지원 파라미터

W&B Inference 제공사는 다음 파라미터를 지원해요:

채팅 완성 파라미터

오류 처리

이 통합은 표준 LiteLLM 오류 처리를 사용해요. W&B Inference API에서 자주 발생하는 오류는 다음과 같아요:

오류 429: 개인 entity 미지원

사용자가 개인 계정이면 W&B Inference에 접근할 수 없어요. 사용 가능한 비-개인 계정이 없다면 Team을 만들어 비-개인 계정을 만들어야 해요. 완료 후 아래와 같이 요청에 openai-project 헤더를 추가해요:

response = completion(
    model="...",
    extra_headers={"openai-project": "team_name/project_name"},
    # ...
)

자세한 내용은 "Personal entities unsupported" 문서를 참고해요. LiteLLM에서 커스텀 헤더를 사용하는 더 많은 방법은 https://docs.litellm.ai/docs/proxy/request_headers 에서 볼 수 있어요.

더 알아보기 (Learn more)

• W&B Inference 문서
• W&B 지원 모델 목록