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다양한 모델 사용하기

`smolagents`는 다양한 프로바이더의 여러 언어 모델을 사용할 수 있는 유연한 프레임워크를 제공합니다. 이 가이드는 에이전트와 함께 다양한 모델 유형을 사용하는 방법을 보여줍니다.

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사용 가능한 모델 유형

`smolagents`는 기본적으로 여러 모델 유형을 지원합니다:

1. InferenceClientModel: Hugging Face의 추론 API를 사용하여 모델에 접근
2. TransformersModel: 🤗 Transformers 라이브러리를 사용하여 로컬에서 모델 실행
3. VLLMModel: 최적화된 서빙으로 빠른 추론을 위해 vLLM 사용
4. MLXModel: MLX를 사용하여 Apple Silicon 디바이스에 최적화
5. LiteLLMModel: LiteLLM을 통해 수백 개의 대규모 언어 모델에 접근 제공
6. LiteLLMRouterModel: 여러 모델 간에 요청을 분산
7. OpenAIModel: OpenAI 호환 API를 구현하는 모든 프로바이더에 접근 제공
8. AzureOpenAIModel: Azure의 OpenAI 서비스 사용
9. AmazonBedrockModel: AWS Bedrock의 API에 연결

모든 모델 클래스는 인스턴스화 시점에 추가 키워드 인수들(`temperature`, `max_tokens`, `top_p` 등)을 직접 전달하는 것을 지원합니다. 이러한 매개변수들은 자동으로 기본 모델의 완성 호출로 전달되어, 창의성, 응답 길이, 샘플링 전략과 같은 모델 동작을 구성할 수 있게 해줍니다.

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Google Gemini 모델 사용하기

Google Gemini API 문서(https://ai.google.dev/gemini-api/docs/openai)에서 설명한 바와 같이, Google은 Gemini 모델에 대해 OpenAI 호환 API를 제공하므로, 적절한 베이스 URL을 설정하여 OpenAIModel을 Gemini 모델과 함께 사용할 수 있습니다.

먼저, 필요한 의존성을 설치합니다:

    pip install 'smolagents[openai]'

그다음, Gemini API 키를 얻고 코드에서 설정합니다:

    GEMINI_API_KEY = <YOUR-GEMINI-API-KEY>

이제 `OpenAIModel` 클래스를 사용하고 `api_base` 매개변수를 Gemini API 베이스 URL로 설정하여 Gemini 모델을 초기화할 수 있습니다:

    from smolagents import OpenAIModel

    model = OpenAIModel(
        model_id="gemini-2.0-flash",
        # Google Gemini OpenAI 호환 API 베이스 URL
        api_base="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/",
        api_key=GEMINI_API_KEY,
    )

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OpenRouter 모델 사용하기

OpenRouter는 통합된 OpenAI 호환 API를 통해 다양한 언어 모델에 대한 접근을 제공합니다. 적절한 베이스 URL을 설정하여 OpenAIModel을 사용해 OpenRouter에 연결할 수 있습니다.

먼저, 필요한 의존성을 설치합니다:

    pip install 'smolagents[openai]'

그다음, OpenRouter API 키를 얻고 코드에서 설정합니다:

    OPENROUTER_API_KEY = <YOUR-OPENROUTER-API-KEY>

이제 `OpenAIModel` 클래스를 사용하여 OpenRouter에서 사용 가능한 모든 모델을 초기화할 수 있습니다:

    from smolagents import OpenAIModel

    model = OpenAIModel(
        # OpenRouter에서 사용 가능한 모든 모델 ID를 사용할 수 있습니다
        model_id="openai/gpt-4o",
        # OpenRouter API 베이스 URL
        api_base="https://openrouter.ai/api/v1",
        api_key=OPENROUTER_API_KEY,
    )

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xAI의 Grok 모델 사용하기

xAI의 Grok 모델은 LiteLLMModel을 통해 접근할 수 있습니다.

일부 모델(“grok-4” 및 “grok-3-mini” 등)은 `stop` 매개변수를 지원하지 않으므로, API 호출에서 이를 제외하기 위해 `REMOVE_PARAMETER`를 사용해야 합니다.

먼저, 필요한 의존성을 설치합니다:

    pip install smolagents[litellm]

그다음, xAI API 키를 얻고 코드에서 설정합니다:

    XAI_API_KEY = <YOUR-XAI-API-KEY>

이제 `LiteLLMModel` 클래스를 사용하여 Grok 모델을 초기화하고 해당되는 경우 `stop` 매개변수를 제거할 수 있습니다:

    from smolagents import LiteLLMModel, REMOVE_PARAMETER

    # Grok-4 사용
    model = LiteLLMModel(
        model_id="xai/grok-4",
        api_key=XAI_API_KEY,
        stop=REMOVE_PARAMETER,  # grok-4 모델이 이를 지원하지 않으므로 stop 매개변수 제거
        temperature=0.7
    )

    # 또는 Grok-3-mini 사용
    model_mini = LiteLLMModel(
        model_id="xai/grok-3-mini",
        api_key=XAI_API_KEY,
        stop=REMOVE_PARAMETER,  # grok-3-mini 모델이 이를 지원하지 않으므로 stop 매개변수 제거
        max_tokens=1000
    )

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