Die besten Inference-APIs für Open LLMs, um Ihre AI-App zu verbessern

Stellen Sie sich vor, Sie haben eine AI-App mit einer unglaublichen Idee entwickelt, aber sie kämpft darum, weil das Ausführen von großen Sprachmodellen (LLMs) wie das Hosting eines Konzerts mit einem Kassettenrekorder ist. Das Potenzial ist da, aber die Leistung? Mangelhaft.

Hier kommen die Inference-APIs für Open LLMs ins Spiel. Diese Dienste sind wie supergeladene Backstage-Pässe für Entwickler, die es Ihnen ermöglichen, cutting-edge-AI-Modelle in Ihre Apps zu integrieren, ohne sich um Server-Probleme, Hardware-Setups oder Leistungsengpässe kümmern zu müssen. Aber welche API sollten Sie verwenden? Die Wahl kann überwältigend sein, da jede von ihnen eine blitzschnelle Geschwindigkeit, atemberaubende Skalierbarkeit und budgetfreundliche Preise verspricht.

In diesem Artikel schneiden wir durch den Lärm. Wir werden fünf der besten Inference-APIs für Open LLMs erkunden, ihre Stärken analysieren und zeigen, wie sie Ihr App-AI-Spiel verändern können. Ob Sie nach Geschwindigkeit, Datenschutz, Kosteneffizienz oder roher Leistung suchen, hier gibt es eine Lösung für jeden Anwendungsfall. Lassen Sie uns in die Details eintauchen und die richtige für Sie finden.

1. Groq

groq

Groq ist bekannt für seine High-Performance-AI-Inference-Technologie. Sein herausragendes Produkt, die Language Processing Units (LPU) Inference Technology, kombiniert spezielle Hardware und optimierte Software, um außergewöhnliche Rechengeschwindigkeit, Qualität und Energieeffizienz zu liefern. Dies macht Groq zu einem Favoriten unter Entwicklern, die Leistung priorisieren.

Einige neue Modelle:

• Llama 3.1 8B Instruct: Ein kleineres, aber bemerkenswert leistungsfähiges Modell, das Leistung und Geschwindigkeit ausbalanciert, ideal für Anwendungen, die moderate Fähigkeiten ohne hohe Rechenkosten benötigen.
• Llama 3.1 70B Instruct: Ein Modell der Spitzenklasse, das Proprietär-Lösungen in Bezug auf Vernunft, mehrsprachige Übersetzung und Werkzeugnutzung übertrifft. Wenn Sie dieses auf Groqs LPU-Infrastruktur ausführen, können Sie Echtzeit-Interaktivität sogar im großen Maßstab erreichen.

Schlüsselmerkmale

• Geschwindigkeit und Leistung: GroqCloud, angetrieben von einem Netzwerk von LPUs, beansprucht bis zu 18-mal schnellere Geschwindigkeiten im Vergleich zu anderen Anbietern bei der Ausführung von beliebten Open-Source-LLMs wie Meta AI’s Llama 3 70B.
• Einfache Integration: Groq bietet sowohl Python- als auch OpenAI-Client-SDKs, was es einfach macht, mit Frameworks wie LangChain und LlamaIndex für die Erstellung von fortschrittlichen LLM-Anwendungen und Chatbots zu integrieren.
• Flexible Preise: Groq bietet modellspezifische, tokenbasierte Preise mit so niedrigen Preisen wie 0,04 $ pro Million Token für Llama 3.2 1B (Vorschau) 8k. Die Kosten skalieren basierend auf Modellkomplexität und -fähigkeit, und es gibt auch eine kostenlose Stufe für die anfängliche Experimentierung.

Um Groqs Angebot zu erkunden, besuchen Sie ihre offizielle Website und überprüfen Sie ihr GitHub-Repository für das Python-Client-SDK.

2. Perplexity Labs

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Perplexity Labs, die ursprünglich hauptsächlich für ihre AI-gesteuerten Suchfunktionen bekannt waren, haben sich zu einer umfassenden Inference-Plattform entwickelt, die aktiv einige der fortschrittlichsten Open-Source-LLMs integriert. Das Unternehmen hat kürzlich sein Angebot erweitert, indem es nicht nur etablierte Modellfamilien wie Llama 2, sondern auch die neueste Welle von Next-Generation-Modellen unterstützt. Dazu gehören fortschrittliche Varianten von Llama 3.1 und völlig neue Einträge wie Liquid LFM 40B von LiquidAI sowie spezielle Versionen von Llama, die mit dem Perplexity-“Sonar”-System integriert sind.

Einige neue Modelle:

• Llama 3.1 Instruct Modelle: Bieten verbesserte Vernunft, mehrsprachige Fähigkeiten und verlängerte Kontextlängen von bis zu 128K Token, was die Verarbeitung längerer Dokumente und komplexerer Anweisungen ermöglicht.
• Llama-3.1-sonar-large-128K-online: Eine maßgeschneiderte Variante, die Llama 3.1 mit Echtzeit-Websuche (Sonar) kombiniert. Dieser hybride Ansatz bietet nicht nur generative Textfähigkeiten, sondern auch aktuelle Referenzen und Zitate, was die Lücke zwischen einem geschlossenen Modell und einem wahren Retrieval-System schließt.

Schlüsselmerkmale

• Breite Modellunterstützung: Die pplx-api unterstützt Modelle wie Mistral 7B, Llama 13B, Code Llama 34B und Llama 70B.
• Kosteneffizient: Entwickelt, um sowohl für die Bereitstellung als auch für die Inferenz wirtschaftlich zu sein, berichtet Perplexity Labs über erhebliche Kosteneinsparungen.
• Entwicklerfreundlich: Kompatibel mit der OpenAI-Client-Schnittstelle, was es Entwicklern, die mit OpenAIs Ökosystem vertraut sind, leicht macht, nahtlos zu integrieren.
• Erweiterte Funktionen: Modelle wie llama-3-sonar-small-32k-online und llama-3-sonar-large-32k-online können Zitate zurückgeben, was die Zuverlässigkeit der Antworten erhöht.

Preise

Perplexity Labs bietet ein pay-as-you-go-Preismodell, das basierend auf API-Anfragen und der Anzahl der verarbeiteten Token berechnet wird. Zum Beispiel kostet llama-3.1-sonar-small-128k-online 5 $ pro 1000 Anfragen und 0,20 $ pro Million Token. Die Preise skalieren mit größeren Modellen, wie llama-3.1-sonar-large-128k-online bei 1 $ pro Million Token und llama-3.1-sonar-huge-128k-online bei 5 $ pro Million Token, alle mit einer festen Gebühr von 5 $ pro 1000 Anfragen.

Darüber hinaus bietet Perplexity Labs einen Pro-Plan für 20 $ pro Monat oder 200 $ pro Jahr. Dieser Plan enthält 5 $ API-Nutzungsguthaben pro Monat sowie Vorteile wie unbegrenzte Dateiuploads und dedizierten Support, was ihn ideal für konsistente, intensivere Nutzung macht.

Für detaillierte Informationen besuchen Sie Perplexity Labs.

3. SambaNova Cloud

SambaNova Cloud

SambaNova Cloud liefert beeindruckende Leistung mit seinen maßgeschneiderten Reconfigurable Dataflow Units (RDUs), die 200 Token pro Sekunde auf dem Llama 3.1 405B-Modell erreichen. Diese Leistung übertrifft herkömmliche GPU-basierte Lösungen um 10x, wodurch kritische AI-Infrastruktur-Herausforderungen angegangen werden.

Schlüsselmerkmale

• Hohe Durchsatzrate: In der Lage, komplexe Modelle ohne Engpässe zu verarbeiten, was eine reibungslose Leistung für große Anwendungen gewährleistet.
• Energieeffizienz: Reduzierter Energieverbrauch im Vergleich zu herkömmlichen GPU-Infrastrukturen.
• Skalierbarkeit: AI-Workloads können leicht skaliert werden, ohne Leistung oder Kosten zu opfern.

Warum SambaNova Cloud wählen?

SambaNova Cloud ist ideal für die Bereitstellung von Modellen, die hohe Durchsatzrate und geringe Latenz erfordern, was es für anspruchsvolle Inferenz- und Trainingsaufgaben geeignet macht. Ihr Geheimnis liegt in ihrer maßgeschneiderten Hardware. Der SN40L-Chip und die Datenflussarchitektur des Unternehmens ermöglichen es, extrem große Parameterzahlen ohne die Latenz- und Durchsatzstrafen zu handhaben, die auf GPUs üblich sind.

Mehr über SambaNova Clouds Angebot erfahren Sie auf ihrer offiziellen Website.

4. Cerebrium

Cerebrium

Cerebrium vereinfacht die Bereitstellung von serverlosen LLMs und bietet eine skalierbare und kosteneffiziente Lösung für Entwickler. Mit der Unterstützung verschiedener Hardware-Optionen stellt Cerebrium sicher, dass Ihre Modelle basierend auf Ihren spezifischen Workload-Anforderungen effizient ausgeführt werden.

Ein wichtiger jüngster Beispielsatz ist ihre Anleitung zum Einsatz des TensorRT-LLM-Frameworks, um das Llama 3 8B-Modell auszuführen, was Cerebriums Flexibilität und Bereitschaft zeigt, die neuesten Optimierungstechniken zu integrieren.

Schlüsselmerkmale

• Batching: Verbessert die GPU-Auslastung und reduziert Kosten durch kontinuierliches und dynamisches Anfrage-Batching, was die Durchsatzrate ohne Erhöhung der Latenz verbessert.
• Echtzeit-Streaming: Ermöglicht das Streaming von LLM-Ausgaben, minimiert die wahrgenommene Latenz und verbessert die Benutzererfahrung.
• Hardware-Flexibilität: Bietet eine Reihe von Optionen von CPUs bis hin zu NVIDIAs neuesten GPUs wie der H100, was eine optimale Leistung für verschiedene Aufgaben gewährleistet.
• Schnelle Bereitstellung: Modelle können in nur fünf Minuten bereitgestellt werden, indem vorkonfigurierte Starter-Vorlagen verwendet werden, was es einfach macht, von der Entwicklung zur Produktion zu gelangen.

Anwendungsfälle

Cerebrium unterstützt verschiedene Anwendungen, darunter:

• Übersetzung: Übersetzung von Dokumenten, Audio und Video in mehrere Sprachen.
• Inhaltsgenerierung und -zusammenfassung: Erstellung und Kondensation von Inhalten in klare, präzise Zusammenfassungen.
• Retrieval-ergänzte Generierung: Kombination von Sprachverständnis mit präziser Datenabruf für genaue und relevante Ausgaben.

Um Ihr LLM mit Cerebrium bereitzustellen, besuchen Sie ihre Anwendungsfall-Seite und erkunden Sie ihre Starter-Vorlagen.

5. PrivateGPT und GPT4All

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

Für diejenigen, die Datenschutz priorisieren, ist die Bereitstellung privater LLMs eine attraktive Option. GPT4All ragt als beliebtes Open-Source-LLM hervor, das es Ihnen ermöglicht, private Chatbots ohne die Nutzung von Drittanbieter-Diensten zu erstellen.

Obwohl sie nicht immer die allerneuesten riesigen Modelle (wie Llama 3.1 405B) so schnell wie Hochleistungs-Cloud-Plattformen integrieren, haben diese lokalen Bereitstellungsframeworks ihre unterstützten Modellreihen kontinuierlich erweitert.

Im Kern konzentrieren sich sowohl PrivateGPT als auch GPT4All darauf, Modelle lokal auszuführen – auf vor Ort-Servern oder sogar auf persönlichen Computern. Dies stellt sicher, dass alle Eingaben, Ausgaben und Zwischenberechnungen unter Ihrer Kontrolle bleiben.

Zunächst gewann GPT4All an Popularität, indem es eine Reihe von kleineren, effizienteren Open-Source-Modellen wie LLaMA-basierten Ableitungen unterstützte. Im Laufe der Zeit erweiterte es sein Angebot auf MPT- und Falcon-Varianten sowie neue Einträge wie Mistral 7B. PrivateGPT, obwohl es mehr eine Vorlage und eine Technik als eine eigenständige Plattform ist, zeigt, wie lokale Modelle mit Retrieval-ergänzter Generierung unter Verwendung von Einbettungen und Vektor-Datenbanken – alles lokal ausgeführt – integriert werden können. Diese Flexibilität ermöglicht es Ihnen, das beste Modell für Ihr Domäne auszuwählen und ohne auf externe Inferenz-Anbieter angewiesen zu sein, fein abzustimmen.

Historisch gesehen konnte das lokale Ausführen großer Modelle herausfordernd sein: Treiberinstallationen, GPU-Abhängigkeiten, Quantisierungsschritte und mehr konnten Neueinsteiger behindern. GPT4All vereinfacht viel davon, indem es Installationsprogramme und Anleitungen für CPU-only-Bereitstellungen bereitstellt, was die Hürde für Entwickler senkt, die keine GPU-Cluster zur Verfügung haben. PrivateGPTs Open-Source-Repositorys bieten Beispiel-Integrationen, was es einfacher macht, zu verstehen, wie lokale Modelle mit Indexlösungen wie Chroma oder FAISS für Kontextabruf kombiniert werden können. Obwohl es immer noch eine Lernkurve gibt, haben sich die Dokumentation und die Community-Unterstützung im Jahr 2024 erheblich verbessert, was die lokale Bereitstellung immer zugänglicher macht.

Schlüsselmerkmale

• Lokale Bereitstellung: GPT4All kann auf lokalen Maschinen ohne GPU-Anforderungen ausgeführt werden, was es für eine breite Palette von Entwicklern zugänglich macht.
• Kommerzielle Nutzung: Vollständig lizenziert für die kommerzielle Nutzung, was die Integration in Produkte ohne Lizenzbedenken ermöglicht.
• Anweisungstuning: Fein abgestimmt mit Q&A-Style-Prompts, um konversationale Fähigkeiten zu verbessern, was genaure und hilfreichere Antworten im Vergleich zu Basis-Modellen wie GPT-J liefert.

Beispiel-Integration mit LangChain und Cerebrium

Die Bereitstellung von GPT4All in der Cloud mit Cerebrium und die Integration mit LangChain ermöglichen skalierbare und effiziente Interaktionen. Durch die Trennung der Modellbereitstellung von der Anwendung können Ressourcen optimiert und unabhängig von der Nachfrage skaliert werden.

Um GPT4All mit Cerebrium und LangChain bereitzustellen, folgen Sie den detaillierten Anleitungen auf Cerebriums Anwendungsfall-Seite und erkunden Sie Repositorys wie PrivateGPT für lokale Bereitstellungen.

Schlussfolgerung

Die Auswahl der richtigen Inference-API für Ihr Open LLM kann den Unterschied in der Leistung, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz Ihrer AI-Anwendungen machen. Ob Sie Geschwindigkeit mit Groq, Kosteneffizienz mit Perplexity Labs, hohe Durchsatzrate mit SambaNova Cloud oder Datenschutz mit GPT4All und Cerebrium priorisieren, es gibt robuste Optionen, um Ihren spezifischen Bedürfnissen gerecht zu werden.

Indem Sie diese APIs nutzen, können Entwickler sich auf das Erstellen innovativer AI-gesteuerter Funktionen konzentrieren, ohne von den Komplexitäten der Infrastrukturverwaltung behindert zu werden. Erkunden Sie diese Optionen, experimentieren Sie mit ihren Angeboten und wählen Sie diejenige, die am besten zu Ihren Projekterfordernissen passt.