Démarrage rapide du SDK PremAI Python : Guide complet (2026)

DEV - 09/03
La plupart des SDK IA vous font choisir : un développement facile ou la confidentialité des données. Utilisez le SDK d'OpenAI et vos données circulent via leurs serveurs. Auto-hébergez tout et vous écrivez du code d'infrastructure au lieu de fonctionnalités. Le SDK Python de PremAI offre une voie différente : une expérience de développement de type OpenAI où votre

La plupart des SDK IA vous font choisir : un développement facile ou la confidentialité des données. Utilisez le SDK d'OpenAI et vos données circulent via leurs serveurs. Auto-hébergez tout et vous écrivez du code d'infrastructure au lieu de fonctionnalités.

Le SDK Python de PremAI offre une voie différente : une expérience de développement de type OpenAI où vos données restent dans votre infrastructure. Même simplicité, contrôle total.

Ce guide est complet. Nous couvrirons tout, de l'installation de base aux implémentations prêtes pour la production : achèvements de chat, streaming, RAG avec référentiels, intégrations, réglages fins et intégrations avec LangChain et LlamaIndex. À la fin, vous disposerez d’un code fonctionnel pour des applications réelles.

Pourquoi le SDK PremAI par rapport aux autres SDK IA

Le paysage des SDK IA s’est considérablement élargi en 2025-2026 :

SDKCas d'utilisation principalConfidentialité des donnéesCaractéristique clé
PremAIIA d’entreprise privéeVotre nuageRéglage fin + RAG intégré
OpenAIUsage généralServeurs OpenAIGPT-5.2, SDK Agents
Claude AnthropiqueCodage, raisonnementServeurs anthropiquesSDK Agent Claude
Ensemble IAModèles ouvertsServeurs ensembleMise au point rapide
IA de feux d'artificeFaible latenceServeurs de feux d'artificeInférence inférieure à 100 ms

Pourquoi PremAI est différent :

  • Votre infrastructure : Déploiement dans votre AWS/GCP/Azure
  • Pas de conservation des données : données supprimées après inférence
  • Portabilité du modèle : exportez des poids affinés
  • Plus de 50 modèles : API unique pour Llama, Mistral, Claude, GPT, DeepSeek
  • RAG intégré : aucune base de données vectorielles distincte n'est nécessaire

Modifications du paysage du SDK 2026 :

  • OpenAI a publié le SDK Agents (open source, indépendant du fournisseur)
  • Anthropic a publié le SDK Claude Agent (Python/TypeScript)
  • Together AI SDK v2.0 avec saisie de type TypeScript
  • Tous les principaux SDK utilisent désormais httpx et Pydantic

Installation et configuration

Installation de base

pip installer avant mai
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⚠️ Remarque sur la version du SDK

IMPORTANT : PremAI propose deux packages SDK avec des API différentes :

EmballerImporterStatut
tôt(PyPI)depuis l'importation premai PremAICourant recommandé
prem-python-sdk(GitHub)à partir de l'importation préalable PremHéritage, toujours pris en charge

Ce guide couvre les deux. Vérifiez votre version :

importer premai print(f"Version du SDK PremAI : {premai.__version__}")
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Pour les versions 1.x+ : UtiliserPremAIclass Pour les anciennes versions : utilisezPremclasse

Vérifiez toujours la documentation officielle de votre version installée.

Vérifier l'installation

import premai print(f"Version du SDK PremAI : {premai.__version__}") # Testez la connexion (ajustez l'importation en fonction de votre version) depuis premai import Prem # ou PremAI pour les versions plus récentes client = Prem(api_key="votre-clé-api") print("Connexion réussie !")
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Exigences

  • Python 3.8+ (3.9+ pour le dernier SDK)
  • Compte PremAI (inscrivez-vous sur premai.io)
  • Clé API de votre tableau de bord PremAI
  • ID du projet (créé dans le tableau de bord)

Méthodes d'authentification

Méthode 1 : Variable d'environnement (recommandée pour la production)

# Définir l'exportation de la variable d'environnement PREMAI_API_KEY="votre-api-key-here" depuis premai import Prem # Le client lit automatiquement PREMAI_API_KEY client = Prem()
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Pourquoi ceci est recommandé :

  • La clé API n'apparaît jamais dans le code
  • Facile à gérer dans tous les environnements
  • Fonctionne avec l'orchestration de conteneurs
  • Compatible avec les gestionnaires de secrets

Méthode 2 : initialisation directe

depuis premai import Prem client = Prem(api_key="votre-api-key-here")
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À utiliser lorsque :

  • Tests rapides
  • Carnets et prototypage
  • Clés chargées à partir du gestionnaire de secrets au moment de l'exécution

Meilleures pratiques de sécurité

import os from premai import Prem # Ne faites jamais ça # client = Prem(api_key="sk-abc123...") # Saisissez le code ! # Faites ceci à la place api_key = os.environ.get("PREMAI_API_KEY") if pas api_key : raise ValueError("PREMAI_API_KEY variable d'environnement non définie") client = Prem(api_key=api_key)
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Comprendre les projets dans PremAI

Qu'est-ce qu'un projet ?

Un projet est votre espace de travail dans PremAI. Chaque projet comporte :

  • Configuration du modèle par défaut - Quel modèle utiliser lorsqu'aucun n'est spécifié
  • Invite système – Instructions par défaut pour toutes les conversations
  • Référentiels connectés - Collections de documents pour RAG
  • Suivi de l'utilisation – métriques distinctes par projet
  • Accès équipe - Qui peut utiliser ce projet

Créer un projet

Les projets sont créés dans le tableau de bord PremAI :

  1. Connectez-vous à app.premai.io
  2. Cliquez sur "Nouveau projet"
  3. Configurer le modèle par défaut
  4. Définir l'invite système (facultatif)
  5. Notez votre ID de projet

Utiliser des projets

from premai import Prem client = Prem(api_key="your-api-key") # Utiliser les paramètres du projet (modèle, invite système du tableau de bord) réponse = client.chat.completions.create( project_id="your-project-id", messages=[{"role": "user", "content": "Bonjour!"}] ) # Remplacer les valeurs par défaut du projet réponse = client.chat.completions.create( project_id="your-project-id", model="llama-3.1-70b-instruct", # Remplacer le modèle par défaut system_prompt="Vous êtes un pirate.", # Remplacer les messages d'invite du système =[{"role": "user", "content": "Bonjour!"}] )
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Modèle de projets multiples

from premai import Prem client = Prem(api_key="votre-api-key") # Différents projets pour différents cas d'utilisation PROJECTS = { "customer_support": "proj-cs-123", "code_assistant": "proj-code-456", "document_qa": "proj-docs-789" } def chat(project_name: ...
[Courte citation de 8% de l'article original]