De bedste Inference-API’er til åbne LLM’er for at forbedre din AI-app

Forestil dig dette: Du har bygget en AI-app med en fantastisk idé, men den kæmper for at levere, fordi kørsel af store sprogmodeller (LLM’er) føles som at afholde en koncert med en båndoptager. Potentialet er der, men ydelsen? Mangler.

Her kommer Inference-API’er for åbne LLM’er ind i billedet. Disse tjenester er som superudstyrede backstage-pas til udviklere, der låter dig integrere avancerede AI-modeller i dine apps uden at bekymre dig om serverproblemer, hardwarekonfigurationer eller ydelsesbottlenecks. Men hvilken API skal du bruge? Valget kan føles overvældende, med hver enkelt lovende lynhurtig hastighed, kæmpe-skala og budgetvenlig pris.

I denne artikel skærer vi igennem støjen. Vi vil udforske fem af de bedste Inference-API’er for åbne LLM’er, dissekere deres styrker og vise, hvordan de kan transformere din apps AI-spil. Uanset om du er på udkig efter hastighed, privatliv, omkostningseffektivitet eller rå kraft, er der en løsning her for hver brugsmodel. Lad os dykke ned i detaljerne og finde den rette for dig.

1. Groq

groq

Groq er berømt for sin højtydende AI-inferens-teknologi. Deres flagship-produkt, Sprogbehandlingsenheder (LPU) Inferens-teknologi, kombinerer specialiseret hardware og optimeret software for at levere ekstraordinær beregningshastighed, kvalitet og energiefølsomhed. Dette gør Groq til en favorit blandt udviklere, der prioriterer ydelse.

Nogle nye modeltilbud:

• Llama 3.1 8B Instruct: En mindre, men bemærkelsesværdig kapabel model, der balancerer ydelse og hastighed, ideel for applikationer, der kræver moderat kapacitet uden at påføre høje beregningsomkostninger.
• Llama 3.1 70B Instruct: En state-of-the-art-model, der kan konkurrere med proprietære løsninger i fornuft, flersproget oversættelse og værktøjsbrug. Kørsel af denne på Groq’s LPU-drevne infrastruktur betyder, at du kan opnå realtidsinteraktivitet, selv i stor skala.

Nøglefunktioner

• Hastighed og ydelse: GroqCloud, drevet af et netværk af LPU’er, hævder op til 18 gange hurtigere hastighed i forhold til andre udbydere, når der køres populære open-source LLM’er som Meta AI’s Llama 3 70B.
• Let integration: Groq tilbyder både Python- og OpenAI-klient-SDK’er, hvilket gør det let at integrere med rammer som LangChain og LlamaIndex til at bygge avancerede LLM-applikationer og chatbots.
• Fleksibel prissætning: Groq tilbyder model-specifik, token-baseret prissætning med så lavt som 0,04 $ per million tokens for Llama 3.2 1B (Preview) 8k. Omkostningerne skalerer baseret på modelkompleksitet og kapacitet, og der er også en gratis niveau til rådighed for initialt eksperiment.

For at udforske Groq’s tilbud, besøg deres officielle website og se deres GitHub-repository for Python-klient-SDK’en.

2. Perplexity Labs

perplexity-ai

Perplexity Labs, som tidligere var kendt for deres AI-drevne søgefunktioner, er udviklet til en fuldstændig Inference-platform, der aktivt integrerer nogle af de mest avancerede open-source LLM’er. Selskabet har nylig udvidet sin horisont ved at understøtte ikke kun etablerede model-familier som Llama 2, men også den seneste bølge af næste-generations-modeller. Dette inkluderer avancerede varianter af Llama 3.1 og helt nye indgangspunkter som Liquid LFM 40B fra LiquidAI, samt specialiserede versioner af Llama integreret med Perplexity “Sonar”-systemet.

Nogle nye modeltilbud:

• Llama 3.1 Instruct Models: Tilbyder forbedret fornuft, flersproget kapacitet og forlængede kontekstlængder op til 128K tokens, hvilket muliggør håndtering af længere dokumenter og mere komplekse instruktioner.
• Llama-3.1-sonar-large-128K-online: En tilpasset variant, der kombinerer Llama 3.1 med realtids-web-søgning (Sonar). Denne hybride tilgang leverer ikke kun generative tekstfunktioner, men også opdaterede referencer og citater, hvilket lukker gapet mellem en lukket model og et sandt retrieval-forstærket system.

Nøglefunktioner

• Bredt model-understøttelse: Den pplx-api understøtter modeller som Mistral 7B, Llama 13B, Code Llama 34B, og Llama 70B.
• Kost-effektiv: Designet til at være økonomisk for både installation og inferens, rapporterer Perplexity Labs betydelige omkostningsbesparelser.
• Udvikler-venlig: Kompatibel med OpenAI-klient-grænsefladen, hvilket gør det let for udviklere, der er fortrolige med OpenAI’s økosystem, at integrere sammenhængende.
• Avancerede funktioner: Modeller som llama-3-sonar-small-32k-online og llama-3-sonar-large-32k-online kan returnere citater, hvilket forbedrer pålideligheden af svarene.

Prissætning

Perplexity Labs tilbyder en betal-per-brug-prismodel, der belaster baseret på API-anmodninger og antallet af tokens, der behandles. For eksempel koster llama-3.1-sonar-small-128k-online 5 $ per 1000 anmodninger og 0,20 $ per million tokens. Prissætningen skalerer op med større modeller, som llama-3.1-sonar-large-128k-online til 1 $ per million tokens og llama-3.1-sonar-huge-128k-online til 5 $ per million tokens, alle med en fast pris på 5 $ per 1000 anmodninger.

Ud over betal-per-brug tilbyder Perplexity Labs en Pro-plan til 20 $ per måned eller 200 $ per år. Denne plan inkluderer 5 $ værdi af API-brugskreditter månedligt, samt fordele som ubegrænsede filuploads og dedikeret support, hvilket gør den ideel for konstant, tungere brug.

For detaljeret information, besøg Perplexity Labs.

3. SambaNova Cloud

SambaNova Cloud

SambaNova Cloud leverer imponerende ydelse med sin specialbyggede Reconfigurable Dataflow Units (RDUs), der opnår 200 tokens per sekund på Llama 3.1 405B-modellen. Denne ydelse overgår traditionelle GPU-baserede løsninger med 10 gange, hvilket løser kritiske AI-infrastruktur-udfordringer.

Nøglefunktioner

• Høj gennemstrømning: Kan behandle komplekse modeller uden flaskeshals, hvilket sikrer glat ydelse for store applikationer.
• Energi-effektiv: Reduceret energiforbrug i forhold til konventionelle GPU-infrastrukturer.
• Skalbarhed: Kan let skale AI-arbejdsmængder uden at ofre ydelse eller påføre betydelige omkostninger.

Hvorfor vælge SambaNova Cloud?

SambaNova Cloud er ideel til at installere modeller, der kræver <strong"høj gennemstrømning og lav forsinkelse behandling, hvilket gør den velegnet til krævende inferens- og træningsopgaver. Deres hemmelighed ligger i deres specialbyggede hardware. SN40L-chippet og selskabets dataflow-arkitektur tillader det at håndtere ekstremt store parameterantal uden forsinkelses- og gennemstrømningsstraffe, der er almindelige på GPU’er.

Se mere om SambaNova Clouds tilbud på deres officielle website.

4. Cerebrium

Cerebrium

Cerebrium simplificerer installationen af serverløse LLM’er og tilbyder en skalerbar og kost-effektiv løsning for udviklere. Med understøttelse af forskellige hardware-optioner sikrer Cerebrium, at dine modeller køres effektivt baseret på dine specifikke arbejdsmængde-krav.

En nøgle til det seneste eksempel er deres vejledning i, hvordan man bruger TensorRT-LLM-rammeværket til at betjene Llama 3 8B-modellen, hvilket fremhæver Cerebriums fleksibilitet og villighed til at integrere de seneste optimeringsteknikker.

Nøglefunktioner

• Batching: Forbedrer GPU-udnyttelse og reducerer omkostninger gennem kontinuerlig og dynamisk anmodnings-batching, hvilket forbedrer gennemstrømning uden at øge forsinkelsen.
• Realtids-streaming: Muliggør streaming af LLM-outputs, hvilket minimiserer den opfattede forsinkelse og forbedrer brugeroplevelsen.
• Hardware-fleksibilitet: Tilbyder en række muligheder fra CPU’er til NVIDIA’s seneste GPU’er som H100, hvilket sikrer optimal ydelse for forskellige opgaver.
• Hurtig installation: Kan installere modeller på kun fem minutter ved hjælp af forudkonfigurerede starter-temaer, hvilket gør det let at gå fra udvikling til produktion.

Brugsmodeller

Cerebrium understøtter forskellige applikationer, herunder:

• Øversættelse: Øversættelse af dokumenter, lyd og video på tværs af multiple sprog.
• Indholdsgenerering & sammenfatning: Oprettelse og sammenfatning af indhold i klare, korte sammenfatninger.
• Retrieval-forstærket generering: Kombination af sprogforståelse med præcis data-henting for nøjagtige og relevante outputs.

For at installere din LLM med Cerebrium, besøg deres brugsmodeller-side og udforsk deres starter-temaer.

5. PrivateGPT og GPT4All

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

For dem, der prioriterer data-privatliv, er installation af private LLM’er en attraktiv mulighed. GPT4All står frem som en populær open-source LLM, der tillader dig at oprette private chatbots uden at afhænge af tredjeparts-tjenester.

Selvom de ikke altid inkorporerer de aller seneste massive modeller (som Llama 3.1 405B) så hurtigt som højtydende cloud-platforme, har disse lokale-installations-rammer udvidet deres understøttede model-linjer konstant.

I kernernes centrum fokuserer både PrivateGPT og GPT4All på at aktivere modeller til at køre lokalt – på stedlige servere eller endda personlige computere. Dette sikrer, at alle inputs, outputs og mellemregninger forbliver under din kontrol.

Initialt fik GPT4All popularitet ved at understøtte en række mindre, mere effektive open-source-modeller som LLaMA-baserede afledninger. Over tid udvidede det til at inkludere MPT og Falcon-variationer samt nye indgangspunkter som Mistral 7B. PrivateGPT, mens det mere er en skabelon og en teknik end en selvstændig platform, viser, hvordan man kan integrere lokale modeller med retrieval-forstærket generering ved hjælp af indlejring og vektor-databaser – alt sammen kørende lokalt. Denne fleksibilitet giver dig mulighed for at vælge den bedste model til din domæne og finjustere den uden at afhænge af eksterne inferens-udbydere.

Historisk set kunne kørsel af store modeller lokalt være udfordrende: driver-installationer, GPU-afhængigheder, kvantiserings-trin og mere kunne forvirre nye udviklere. GPT4All simplificerer meget af dette ved at tilbyde installatorer og vejledninger til CPU-kun-installationer, hvilket reducerer barrieren for udviklere, der ikke har GPU-kluster til rådighed. PrivateGPT’s open-source-repositorier tilbyder eksempel-integrationer, hvilket gør det lettere at forstå, hvordan man kombinerer lokale modeller med indekseringsløsninger som Chroma eller FAISS til kontekst-henting. Selvom der stadig er en læringskurve, har dokumentationen og community-understøttelsen forbedret sig betydeligt i 2024, hvilket gør lokal installation mere tilgængelig.

Nøglefunktioner

• Lokal installation: Kør GPT4All på lokale maskiner uden at kræve GPU’er, hvilket gør det tilgængeligt for en bred vifte af udviklere.
• Erhvervsbrug: Fuldt licenseret til erhvervsbrug, hvilket giver mulighed for integration i produkter uden licens-bekymringer.
• Instruktions-tilpasning: Tilpasset med Q&A-stil-prompt til at forbedre samtale-evner, hvilket giver mere nøjagtige og hjælpsomme svar i forhold til basis-modeller som GPT-J.

Eksempel-integration med LangChain og Cerebrium

Installation af GPT4All i skyen med Cerebrium og integration med LangChain giver mulighed for skalerbar og effektiv interaktion. Ved at adskille model-installationen fra applikationen kan du optimere ressourcer og skale uafhængigt af behov.

For at konfigurere GPT4All med Cerebrium og LangChain, følg detaljerede vejledninger på Cerebriums brugsmodeller og udforsk repositorier som PrivateGPT til lokale installationer.

Konklusion

Valget af den rette Inference-API for din åbne LLM kan have en betydelig indvirkning på ydelsen, skalerbarheden og kost-effektiviteten af dine AI-applikationer. Uanset om du prioriterer hastighed med Groq, kost-effektivitet med Perplexity Labs, høj gennemstrømning med SambaNova Cloud eller privatliv med GPT4All og Cerebrium, er der robuste muligheder til rådighed for at møde dine specifikke behov.

Ved at udnytte disse API’er kan udviklere fokusere på at bygge innovative AI-drevne funktioner uden at blive begrænset af kompleksiteten ved infrastruktur-håndtering. Udforsk disse muligheder, eksperimenter med deres tilbud og vælg den, der bedst matcher dine projekts krav.