أفضل واجهات برمجة التطبيقات لاستدلال النماذج اللغوية المفتوحة لتعزيز تطبيقك الذكي

تخيل هذا: لديك تطبيق ذكي مع فكرة رائعة، لكنه يعاني من الأداء بسبب تشغيل النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) التي تشبه محاولة استضافة حفل موسيقي باستخدام مشغل شريط كاسيت. الإمكانات موجودة، لكن الأداء؟ غير كافٍ.

هنا يأتي دور واجهات برمجة التطبيقات لاستدلال النماذج اللغوية المفتوحة. هذه الخدمات مثل تذاكر الدخول إلى الخلفية المتقدمة للمطورين، مما يسمح لك بتكامل نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة في تطبيقاتك دون القلق بشأن مشاكل الخادم أو إعدادات الأجهزة أو انخفاض الأداء. لكن أي واجهة برمجة تطبيقات يجب استخدامها؟ الاختيار يمكن أن يكون مخيفًا، مع كل واجهة توعد بسرعة البرق وتنقلية فمخية وتسعير مريح للميزانية.

في هذه المقالة، نقطع عبر الضوضاء. سنستكشف خمس من أفضل واجهات برمجة التطبيقات لاستدلال النماذج اللغوية المفتوحة، ونحلل نقاط قوتهم، ونجعلها تتحول إلى تحويل لعبة تطبيقك الذكي. سواء كنت تبحث عن السرعة أو الخصوصية أو الكفاءة التكلفة أو القوة الخام، هناك حل هنا لكل حالة استخدام. دعونا نغوص في التفاصيل ونجد الحق واحد لك.

1. Groq

groq

Groq مشهورة بتقنيات استدلال الذكاء الاصطناعي عالية الأداء. منتجها المتميز، تكنولوجيا استدلال وحدات معالجة اللغة (LPU)، يجمع بين الأجهزة المتخصصة والبرمجيات المثلى لتوفير سرعة حساب استثنائية، وجودة، وفعاليّة الطاقة. هذا يجعل Groq مفضلاً بين المطورين الذين يعتبرون الأداء أولوية.

بعض العروض الجديدة للنماذج:

• Llama 3.1 8B Instruct: نموذج صغير لكنه رائع القدرة، يوازن بين الأداء والسرعة، مثالي للتطبيقات التي تحتاج إلى قدرات متوسطة دون تكاليف حسابية عالية.
• Llama 3.1 70B Instruct: نموذج متقدم يتنافس مع الحلول المملوكة في 理論ية، الترجمة متعددة اللغات، واستخدام الأدوات. تشغيل هذا على بنية Groq القائمة على LPUs يعني أنك يمكن أن تحقق تفاعلية في الوقت الفعلي حتى على نطاق كبير.

الميزات الرئيسية

• السرعة والأداء: GroqCloud، مدعومة بشبكة LPUs، تدعي سرعة تصل إلى 18 مرة أسرع من مقدمي الخدمات الآخرين عند تشغيل نماذج LLMs الشهيرة مثل Llama 3 70B من Meta AI.
• سهولة التكامل: Groq تقدم كل من SDKs Python وOpenAI، مما يجعل من السهل التكامل مع إطارات مثل LangChain و LlamaIndex لإنشاء تطبيقات LLM متقدمة وبرامج محادثة.
• التسعير المرن: Groq تقدم تسعيرًا محددًا بالنموذج، قائمًا على الرمز البرمجي، مع أسعار منخفضة مثل 0.04 دولار لكل مليون رمز برمجي ل Llama 3.2 1B (معاينة) 8k. التكاليف تتناسب مع تعقيد النموذج و القدرة، وهناك أيضًا طبقة مجانية متاحة للتحقيق الأولي.

للتحقق من عروض Groq، قم بزيارة موقعهم الرسمي وتصفح مستودعهم على GitHub ل SDK Python.

2. Perplexity Labs

perplexity-ai

Perplexity Labs، التي كانت معروفة في السابق بدرجة أولى بمهام البحث التي تقودها الذكاء الاصطناعي، تطورت إلى منصة استدلال كاملة تدمج بعض النماذج اللغوية المفتوحة المتقدمة. الشركة وسعت مؤخرًا أفقها من خلال دعم ليس فقط عائلات النماذج المثبتة مثل Llama 2، ولكن أيضًا الموجة الأخيرة من النماذج الجديدة مثل Llama 3.1 و Llama 3.

بعض العروض الجديدة للنماذج:

• نماذج Llama 3.1 Instruct: تقدم تحسينات في 理論ية، القدرات متعددة اللغات، وطول السياق يصل إلى 128K رمز برمجي، مما يسمح بمعالجة وثائق أطول وأكثر تعقيدًا.
• Llama-3.1-sonar-large-128K-online: نموذج مخصص يجمع بين Llama 3.1 و البحث على الإنترنت في الوقت الفعلي (Sonar). هذا النهج الهجين يقدم ليس فقط قدرات النص التوليدي، ولكن أيضًا مراجع ومراجع محدثة، مما يغلق الفجوة بين نظام مغلق و نظام تعزيز استرجاع حقيقي.

الميزات الرئيسية

• دعم نماذج واسع: pplx-api يدعم نماذج مثل Mistral 7B، Llama 13B، Code Llama 34B، و Llama 70B.
• كفاءة التكلفة: مصممة لتكون اقتصادية للنشر والاستدلال، وتقارير Perplexity Labs عن وفورات كبيرة في التكاليف.
• صديق المطور: متوافق مع واجهة العميل المفتوحة من OpenAI، مما يسهل على المطورين الذين يعرفون نظام OpenAI التكامل بسهولة.
• ميزات متقدمة: نماذج مثل llama-3-sonar-small-32k-online و llama-3-sonar-large-32k-online يمكن أن ترجع مراجع، مما يعزز موثوقية الإجابات.

التسعير

Perplexity Labs تقدم نموذج تسعير دفع عند الاستخدام يفرض رسومًا على طلبات API وعدد الرموز البرمجية المعالجة. على سبيل المثال، llama-3.1-sonar-small-128k-online يكلف 5 دولارات لكل 1000 طلب و 0.20 دولار لكل مليون رمز برمجي. التسعير يتوسع مع نماذج أكبر، مثل llama-3.1-sonar-large-128k-online عند 1 دولار لكل مليون رمز برمجي و llama-3.1-sonar-huge-128k-online عند 5 دولارات لكل مليون رمز برمجي، جميعها مع رسوم ثابتة قدرها 5 دولارات لكل 1000 طلب.

بالإضافة إلى دفع عند الاستخدام، Perplexity Labs تقدم خطة Pro عند 20 دولارًا في الشهر أو 200 دولار في السنة. هذه الخطة تشمل 5 دولارات من رصيد استخدام API شهريًا، إلى جانب مزايا مثل تحميل الملفات غير المحدودة والدعم المخصص، مما يجعلها مثالية للاستخدام الثقيل والمستمر.

للمزيد من المعلومات، قم بزيارة Perplexity Labs.

3. SambaNova Cloud

SambaNova Cloud

SambaNova Cloud تقدم أداءً مثيرًا للإعجاب بفضل وحدات تدفق البيانات القابلة لإعادة التكوين (RDUs) المخصصة، وتحقيق 200 رمز برمجي في الثانية على نموذج Llama 3.1 405B. هذا الأداء يفوق الحلول التقليدية القائمة على GPU ب 10 مرات، مما يعالج تحديات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي الحاسمة.

الميزات الرئيسية

• الإنتاجية العالية: قادرة على معالجة نماذج معقدة دون انسداد، مما يضمن أداءً سلسًا للتطبيقات على نطاق كبير.
• كفاءة الطاقة: انخفاض استهلاك الطاقة مقارنة بالبنية التحتية للGPU التقليدية.
• التنقل: يمكنك بسهولة توسيع حمولة الذكاء الاصطناعي دون التضحية بالأداء أو تكبد تكاليف كبيرة.

لماذا تختار SambaNova Cloud؟

SambaNova Cloud مثالية لتشغيل نماذج تتطلب إنتاجية عالية و تأخير منخفض، مما يجعلها مناسبة لمهام الاستدلال والتدريب المطالبين. سرها يكمن في الأجهزة المخصصة. شريحة SN40L وعمارة البيانات الخاصة بالشركة تسمح لها بمعالجة عدد كبير من المعاملات دون عقبات التأخير والانتاجية الشائعة على GPUs

انظر المزيد حول عروض SambaNova Cloud على موقعهم الرسمي.

4. Cerebrium

Cerebrium

Cerebrium تبسط نشر نماذج LLMs بدون خادم، وتقدم حلًا قابلًا للتطوير واقتصاديًا للمطورين. مع دعم لمختلف خيارات الأجهزة، يضمن Cerebrium أن نماذجك تعمل بكفاءة بناءً على متطلبات حمولة العمل الخاصة بك.

مثال رئيسي هو دليلهم حول استخدام إطار TensorRT-LLM لخدمة نموذج Llama 3 8B، مما يبرز مرونة Cerebrium ورضاها للتكامل مع أحدث تقنيات التحسين.

الميزات الرئيسية

• التراكب: يعزز استخدام GPU ويتقلل التكاليف من خلال تراكب الطلبات المستمر والديناميكي، مما يحسن الإنتاجية دون زيادة التأخير.
• البث في الوقت الفعلي: يسمح ببث مخرجات LLMs، مما يقلل من التأخير المتصور ويعزز تجربة المستخدم.
• مرونة الأجهزة: تقدم مجموعة من الخيارات من المعالجات المركزية إلى أحدث بطاقات الرسومات من NVIDIA مثل H100، مما يضمن الأداء الأمثل لمختلف المهام.
• التحديث السريع: يمكنك نشر النماذج في غضون خمس دقائق باستخدام قوالب البداية المسبقة التكوين، مما يجعل من السهل الانتقال من التطوير إلى الإنتاج.

حالات الاستخدام

Cerebrium يدعم تطبيقات مختلفة، بما في ذلك:

• الترجمة: ترجمة الوثائق والصوت والفيديو عبر لغات متعددة.
• توليد المحتوى والتلخيص: إنشاء المحتوى وتصغيره إلى ملخصات واضحة وموجزة.
• التوليد المعزز بالاسترجاع: الجمع بين فهم اللغة مع استرجاع البيانات الدقيقة لتوليد مخرجات دقيقة ومرتبطة.

لتنفيذ نموذج LLM مع Cerebrium، قم بزيارة صفحة حالات الاستخدام واكتشف قوالب البداية.

5. PrivateGPT و GPT4All

https://github.com/nomic-ai/gpt4all

لأولئك الذين يعتبرون خصوصية البيانات أولوية، نشر نماذج LLMs الخاصة هو خيار جذاب. GPT4All يبرز كنموذج مفتوح المصدر شائع يسمح لك بإنشاء برامج محادثة خاصة دون الاعتماد على خدمات خارجية.

في حين أنها قد لا تتضمن دائمًا أحدث النماذج الضخمة (مثل Llama 3.1 405B) بسرعة منصات السحابة عالية الأداء، هذه الإطارات لنشر المحلي قد وسعت بشكل مستمر خطوط نماذجها المدعومة.

في جوهرها، تركز كل من PrivateGPT و GPT4All على تمكين النماذج من التشغيل محليًا – على خوادم داخلية أو حتى أجهزة الكمبيوتر الشخصية. هذا يضمن أن جميع الإدخالات والإخراجات والتحسابات الوسيطة تبقى تحت سيطرتك.

في البداية، اكتسب GPT4All شعبية من خلال دعم مجموعة من النماذج المفتوحة المصدر الصغيرة والفعالة مثل المشتقات القائمة على LLaMA. مع مرور الوقت، توسعت لتشمل متغيرات MPT و Falcon، بالإضافة إلى مدخلات جديدة مثل Mistral 7B. PrivateGPT، بينما هو أكثر قالبًا وتقنية من منصة مستقلة، يظهر كيفية دمج نماذج محلية مع توليد معزز بالاسترجاع باستخدام التضمين وقواعد البيانات المتجهة – كلها تعمل محليًا. هذه المرونة تسمح لك باختيار أفضل نموذج لمنطقتك وتحسينه دون الاعتماد على مقدمي الاستدلال الخارجيين.

تاريخيًا، يمكن أن يكون تشغيل نماذج كبيرة محليًا تحديًا: تثبيت السائقين، зависимости GPU، خطوات الكم، والمزيد يمكن أن يثبط المبتدئين. GPT4All يبسط الكثير من ذلك من خلال توفير برنامج تثبيت ومرشدين لنشر CPU فقط، مما يقلل من الحاجة إلى مجموعات GPU.

الميزات الرئيسية

• النشر المحلي: تشغيل GPT4All على أجهزة محلية دون الحاجة إلى GPU، مما يجعله متاحًا لمجموعة واسعة من المطورين.
• الاستخدام التجاري: مرخصة بالكامل للاستخدام التجاري، مما يسمح بدمجها في المنتجات دون قلق بشأن تراخيص.
• تحسين التوجيه: تم تحسينه مع توجيهات نمط السؤال والإجابة لتعزيز القدرات المحادثية، مما يوفر إجابات أكثر دقة وفائدة مقارنة بالنماذج الأساسية مثل GPT-J.

مثال للتكامل مع LangChain و Cerebrium

نشر GPT4All إلى السحابة مع Cerebrium وتكاملها مع LangChain يسمح بالتفاعلات القابلة للتطوير والكفاءة. من خلال فصل نشر النموذج عن التطبيق، يمكنك تحسين الموارد وتوسيعها بشكل مستقل بناءً على الطلب.

لإعداد GPT4All مع Cerebrium و LangChain، اتبع التutorials المفصلة المتاحة على حالات استخدام Cerebrium واكتشف مستودعات مثل PrivateGPT لنشرات محلية.

الختام

اختيار واجهة برمجة التطبيقات الصحيحة لاستدلال النماذج اللغوية المفتوحة يمكن أن يؤثر بشكل كبير على أداء تطبيقاتك الذكية، وتنقلية، واقتصاديتها. سواء كنت تؤثر على السرعة مع Groq، أو الكفاءة التكلفة مع Perplexity Labs، أو الإنتاجية العالية مع SambaNova Cloud، أو الخصوصية مع GPT4All و Cerebrium، هناك خيارات قوية متاحة لتلبية احتياجاتك المحددة.

من خلال استغلال هذه الواجهات، يمكن للمطورين التركيز على بناء ميزات ذكية مدفوعة بالذكاء الاصطناعي دون الانزلاق في تعقيدات إدارة البنية التحتية. استكشف هذه الخيارات، واختبار عروضهم، واختر الذي يتوافق أفضل مع متطلبات مشروعك.