Nejlepší inference API pro open LLMs pro vylepšení vaší AI aplikace

Představte si to: máte postavenou AI aplikaci s úžasnou ideou, ale bohužel trpí tím, že běh velkých jazykových modelů (LLM) feels jako pokus o uspořádání koncertu s kazetovým přehrávačem. Potenciál je tam, ale výkon? Chybí.

Zde přicházejí inference API pro open LLMs. Tyto služby jsou jako super-nabité backstage průkazy pro vývojáře, umožňující integrovat špičkové AI modely do vašich aplikací bez starostí o serverové problémy, hardwarové nastavení nebo výkonové úzká místa. Ale které API byste měli použít? Volba může být přehlcující, s každým slibujícím bleskovou rychlost, ohromující škálovatelnost a cenově dostupné ceny.

V tomto článku prořízneme hluk. Prozkoumáme pět nejlepších inference API pro open LLMs, rozebereme jejich silné stránky a ukážeme, jak mohou transformovat hru vaší AI aplikace. Bez ohledu na to, zda jste po rychlosti, soukromí, nákladové efektivitě nebo surovém výkonu, existuje zde řešení pro každý případ použití. Pojďme se ponořit do detailů a najít ten správný pro vás.

1. Groq

groq

Groq je proslulý svou vysokovýkonnou AI inference technologií. Jejich špičkový produkt, Jazykové zpracování jednotek (LPU) Inference Technology, kombinuje specializovaný hardware a optimalizovaný software pro dodání výjimečné výpočetní rychlosti, kvality a energetické efektivity. To dělá Groq oblíbeným mezi vývojáři, kteří priorizují výkon.

Některé nové modelové nabídky:

• Llama 3.1 8B Instruct: Menší, ale pozoruhodně schopný model, který vyvažuje výkon a rychlost, ideální pro aplikace, které potřebují mírnou schopnost bez vysoké výpočetní nákladů.
• Llama 3.1 70B Instruct: Špičkový model, který se vyrovná proprietárním řešením v oblasti rozumu, multilingválního překladu a nástrojového použití. Běh tohoto na Groq’s LPU-driven infrastruktuře znamená, že můžete dosáhnout reálné interaktivity i ve velkém měřítku.

Klíčové funkce

• Rychlost a výkon: GroqCloud, poháněný sítí LPU, tvrdí, že nabízí až 18x rychlejší rychlost ve srovnání s ostatními poskytovateli při běhu populárních open-source LLM, jako je Meta AI’s Llama 3 70B.
• Snadná integrace: Groq nabízí Python a OpenAI klientní SDK, což usnadňuje integraci s rámci, jako je LangChain a LlamaIndex pro stavbu pokročilých LLM aplikací a chatbotů.
• Pružné ceny: Groq nabízí modelově specifické, token-based ceny s cenou až $0.04 za milion tokenů pro Llama 3.2 1B (Preview) 8k. Náklady se mění na základě modelové složitosti a schopnosti, a je zde také dostupná bezplatná úroveň pro počáteční experimentování.

Prozkoumejte Groq’s nabídky na jejich oficiálních webových stránkách a podívejte se na jejich GitHub repozitář pro Python klientní SDK.

2. Perplexity Labs

perplexity-ai

Perplexity Labs, dříve známé především pro své AI-poháněné vyhledávací funkcionality, se vyvinuly v plnohodnotnou inference platformu, která aktivně integruje některé z nejpokročilejších open-source LLM. Společnost nedávno rozšířila své obzory podporou nejen zavedených modelových rodin, jako je Llama 2, ale také nejnovější vlny modelů nové generace. To zahrnuje špičkové varianty Llama 3.1 a zcela nové příchozí, jako je Liquid LFM 40B od LiquidAI, stejně jako specializované verze Llama integrované s Perplexity “Sonar” systémem.

Některé nové modelové nabídky:

• Llama 3.1 Instruct Models: Nabízejí vylepšený rozum, multilingvální schopnosti a prodloužené kontextové délky až 128K tokenů, umožňující zpracování delších dokumentů a složitějších instrukcí.
• Llama-3.1-sonar-large-128K-online: Špičková varianta kombinující Llama 3.1 s reálným webovým vyhledáváním (Sonar). Tento hybridní přístup nabízí nejen generativní textové schopnosti, ale také aktuální odkazy a citace, překlenutí mezery mezi uzavřenou krabicí modelu a skutečným retriver-augmentovaným systémem.

Klíčové funkce

• Široká modelová podpora: pplx-api podporuje modely, jako je Mistral 7B, Llama 13B, Code Llama 34B, a Llama 70B.
• Cenově efektivní: Navrženo pro být ekonomické pro nasazení a inference, Perplexity Labs hlásí významné úspory nákladů.
• Developer-friendly: Kompatibilní s OpenAI klientním rozhraním, což usnadňuje integraci pro vývojáře, kteří jsou熟í s OpenAI’s ekosystémem.
• Pokročilé funkce: Modely, jako je llama-3-sonar-small-32k-online a llama-3-sonar-large-32k-online, mohou vrátit citace, zvyšující spolehlivost odpovědí.

Ceny

Perplexity Labs nabízí pay-as-you-go cenový model, který účtuje na základě API požadavků a počtu zpracovaných tokenů. Například, llama-3.1-sonar-small-128k-online stojí $5 za 1000 požadavků a $0.20 za milion tokenů. Ceny se zvyšují s většími modely, jako je llama-3.1-sonar-large-128k-online za $1 za milion tokenů a llama-3.1-sonar-huge-128k-online za $5 za milion tokenů, všechny s plochou poplatkem $5 za 1000 požadavků.

Kromě pay-as-you-go, Perplexity Labs nabízí Pro plán za $20 měsíčně nebo $200 ročně. Tento plán zahrnuje $5 hodnoty API použití kreditů měsíčně, spolu s výhodami, jako je neomezené nahrávání souborů a vyhrazená podpora, což je ideální pro stálé, těžší použití.

Pro detailní informace, navštivte Perplexity Labs.

3. SambaNova Cloud

SambaNova Cloud

SambaNova Cloud dodává působivý výkon se svými vlastními Reconfigurable Dataflow Units (RDUs), dosahující 200 tokenů za sekundu na modelu Llama 3.1 405B. Tento výkon překonává tradiční GPU-založené řešení o 10x, řeší kritické AI infrastruktury výzvy.

Klíčové funkce

• Vysoký průtok: Schopný zpracovat komplexní modely bez úzkých míst, zajišťující hladký výkon pro velké aplikace.
• Energetická efektivita: Snížená spotřeba energie ve srovnání s konvenčními GPU infrastrukturami.
• Škálovatelnost: Snadno škálovat AI úkoly bez obětování výkonu nebo inkasa významných nákladů.

Proč zvolit SambaNova Cloud?

SambaNova Cloud je ideální pro nasazení modelů, které vyžadují vysoký průtok a nízkou latenci zpracování, což je vhodné pro náročné inference a tréninkové úkoly. Jejich tajemství spočívá v jejich vlastním hardwaru. SN40L čip a společnostina dataflow architektura umožňují zpracovat extrémně velké parametry bez latence a propustnosti penalizací běžných na GPU

Více o SambaNova Cloud’s nabídkách na jejich oficiálních webových stránkách.

4. Cerebrium

Cerebrium

Cerebrium zjednodušuje nasazení serverless LLM, nabízející škálovatelné a cenově efektivní řešení pro vývojáře. S podporou různých hardwarových možností, Cerebrium zajišťuje, že vaše modely běží efektivně na základě vašich specifických požadavků na pracovní zátěž.

Klíčový nedávný příklad je jejich průvodce používáním TensorRT-LLM frameworku pro nasazení modelu Llama 3 8B, zdůrazňující Cerebrium’s flexibilitu a ochotu integrovat nejnovější optimalizační techniky.

Klíčové funkce

• Batching: Zvyšuje využití GPU a snižuje náklady prostřednictvím kontinuálního a dynamického batchování požadavků, zlepšující propustnost bez zvýšení latence.
• Reálné streamování: Povoluje streamování LLM výstupů, minimalizující vnímanou latenci a zlepšující uživatelský zážitek.
• Hardwarová flexibilita: Nabízí řadu možností od CPU po NVIDIA’s nejnovější GPU, jako je H100, zajišťující optimální výkon pro různé úkoly.
• Rychlé nasazení: Nasazení modelů během pěti minut pomocí předkonfigurovaných šablon, usnadňující přechod z vývoje do produkce.

Případy použití

Cerebrium podporuje různé aplikace, včetně:

• Překlad: Překlad dokumentů, audio a videa napříč několika jazyky.
• Generování a shrnutí obsahu: Vytvoření a zhuštění obsahu do jasných a stručných shrnutí.
• Retriver-augmentovaná generace: Kombinace jazykového porozumění s přesným datovým vyhledáváním pro přesné a relevantní výstupy.

Pro nasazení vašeho LLM s Cerebrium, navštivte jejich případy použití a prozkoumejte jejich šablony.

5. PrivateGPT a GPT4All

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

Pro ty, kteří priorizují datovou ochranu, nasazení soukromých LLM je atraktivní možností. GPT4All vyniká jako populární open-source LLM, který umožňuje vytvářet soukromé chatboty bez závislosti na třetích stranách.

Ačkoli nemusí vždy zahrnovat nejnovější masivní modely (jako Llama 3.1 405B) tak rychle, jako high-performance cloud platformy, tyto místní nasazení frameworků postupně rozšiřují své podporované modelové řady.

V jádru, cả PrivateGPT a GPT4All se zaměřují na umožnění modelům běžit místně – na místních serverech nebo dokonce osobních počítačích. To zajišťuje, že všechny vstupy, výstupy a mezilehlé výpočty zůstávají pod vaší kontrolou.

Původně, GPT4All získal popularitu podporou řady menších, efektivnějších open-source modelů, jako jsou LLaMA-based deriváty. Postupem času, rozšířil podporu na modely MPT a Falcon varianty, stejně jako nové příchozí, jako je Mistral 7B. PrivateGPT, zatímco více šablony a techniky než samostatná platforma, ukazuje, jak integrovat místní modely s retriver-augmentovanou generací pomocí vnoření a vektorových databází – vše běží místně. Tato flexibilita umožňuje zvolit nejlepší model pro váš domén a jemně jej upravit bez závislosti na externích inference poskytovatelích.

Historicky, běh velkých modelů místně mohl být náročný: ovladače instalace, GPU závislosti, kvantizační kroky a více mohly zpomalit nováčky. GPT4All zjednodušuje mnoho z toho poskytováním instalátorů a průvodců pro CPU-only nasazení, snižující bariéru pro vývojáře, kteří nemají GPU klastry k dispozici. PrivateGPT’s open-source repozitáře nabízejí ukázkové integrace, usnadňující pochopení, jak kombinovat místní modely s indexovacími řešeními, jako je Chroma nebo FAISS pro kontextové vyhledávání. Ačkoli je zde stále učební křivka, dokumentace a komunitní podpora se výrazně zlepšily v roce 2024, činící místní nasazení stále přístupnějším.

Klíčové funkce

• Místní nasazení: Spusťte GPT4All na místních strojích bez požadavku na GPU, činící jej přístupným pro širokou škálu vývojářů.
• Komerční použití: Plně licencován pro komerční použití, umožňující integraci do produktů bez licenčních obav.
• Instructional fine-tuning: Jemně upravený s Q&A-stylovými podněty pro vylepšení konverzačních schopností, poskytující přesnější a užitečnější odpovědi ve srovnání se základními modely, jako je GPT-J.

Příklad integrace s LangChain a Cerebrium

Nasazení GPT4All do cloudu s Cerebrium a integrace s LangChain umožňuje škálovatelné a efektivní interakce. Oddělením modelového nasazení od aplikace můžete optimalizovat zdroje a škálovat nezávisle na základě poptávky.

Pro nastavení GPT4All s Cerebrium a LangChain, postupujte podle podrobných tutoriálů dostupných na Cerebrium’s použití a prozkoumejte repozitáře, jako je PrivateGPT pro místní nasazení.

Závěr

Výběr správného Inference API pro váš open LLM může mít významný dopad na výkon, škálovatelnost a nákladovou efektivitu vašich AI aplikací. Bez ohledu na to, zda priorizujete rychlost s Groq, nákladovou efektivitu s Perplexity Labs, vysoký průtok s SambaNova Cloud, nebo ochranu soukromí s GPT4All a Cerebrium, existují robustní možnosti, které splňují vaše specifické potřeby.

Používáním těchto API, vývojáři mohou soustředit se na stavbu inovativních AI-poháněných funkcí bez toho, aby se museli zabývat složitostmi infrastruktury. Prozkoumejte tyto možnosti, experimentujte s jejich nabídkami a zvolte tu, která nejlépe odpovídá vašim požadavkům na projekt.