Las mejores API de inferencia para LLM abiertos para mejorar su aplicación de IA

Imagínese lo siguiente: ha creado una aplicación de inteligencia artificial con una idea increíble, pero le cuesta cumplirla porque ejecutar modelos de lenguaje grandes (LLM) es como intentar organizar un concierto con un reproductor de casetes. El potencial está ahí, pero ¿el rendimiento? Escaso.

Aquí es donde entran en juego las API de inferencia para los LLM abiertos. Estos servicios son como pases de backstage supercargados para los desarrolladores, que le permiten integrar modelos de IA de vanguardia en sus aplicaciones sin preocuparse por dolores de cabeza con el servidor, configuraciones de hardware o cuellos de botella en el rendimiento. Pero, ¿qué API debería usar? La elección puede resultar abrumadora, ya que cada una promete velocidad increíble, escalabilidad asombrosa y precios económicos.

En este artículo, cortamos la palabra. Exploraremos Cinco de las mejores API de inferencia Para los LLM abiertos, analice sus puntos fuertes y demuestre cómo pueden transformar el juego de IA de su aplicación. Ya sea que busque velocidad, privacidad, rentabilidad o potencia bruta, aquí hay una solución para cada caso de uso. Profundicemos en los detalles y encontremos la adecuada para usted.

1. Groq

groq

Groq es reconocido por su tecnología de inferencia de IA de alto rendimiento. Su producto más destacado, el Tecnología de inferencia de unidades de procesamiento del lenguaje (LPU), combina hardware especializado y software optimizado para ofrecer una velocidad de procesamiento, una calidad y una eficiencia energética excepcionales. Esto convierte a Groq en un favorito entre los desarrolladores que priorizan el rendimiento.

Algunas nuevas ofertas de modelos:

• Llama 3.1 8B Instrucción: Un modelo más pequeño pero notablemente capaz que equilibra rendimiento y velocidad, ideal para aplicaciones que necesitan una capacidad moderada sin incurrir en altos costos de procesamiento.
• Llama 3.1 70B Instrucción: Un modelo de última generación que rivaliza con las soluciones propietarias en razonamiento, traducción multilingüe y uso de herramientas. Al ejecutarlo en la infraestructura impulsada por LPU de Groq, puede lograr interactividad en tiempo real incluso a gran escala.

Características clave

• Velocidad y rendimiento:GroqCloud, impulsado por una red de LPU, afirma tener hasta Velocidades 18 veces más rápidas en comparación con otros proveedores al ejecutar LLM de código abierto populares como Llama 3 70B de Meta AI.
• Facilidad de integración:Groq ofrece SDK de cliente tanto para Python como para OpenAI, lo que facilita la integración con marcos como LangChain y LlamaIndex para crear aplicaciones LLM avanzadas y chatbots.
• Precios flexibles:Groq ofrece precios basados ​​en tokens y específicos del modelo con precios tan bajos como 0.04 dólares por millón de tokens para Llama 3.2 1B (versión preliminar) 8k. Los costos se escalan según la complejidad y la capacidad del modelo, y también hay un nivel gratuito disponible para la experimentación inicial.

Para explorar las ofertas de Groq, visite su página web oficial y mirar su Repositorio GitHub para el SDK del cliente Python.

2. Laboratorios de perplejidad

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Perplexity Labs, conocida principalmente por sus funcionalidades de búsqueda basadas en IA, ha evolucionado hasta convertirse en una plataforma de inferencia completa que integra activamente algunos de los modelos de aprendizaje automático de código abierto más avanzados. Recientemente, la empresa ha ampliado sus horizontes al admitir no solo familias de modelos establecidas como Llama 2, sino también la última ola de modelos de próxima generación. Esto incluye variantes de vanguardia de Llama 3.1 y participantes completamente nuevos como Liquid LFM 40B de LiquidAI, así como versiones especializadas de Llama integradas con el sistema “Sonar” de Perplexity.

Algunas nuevas ofertas de modelos:

• Modelos de instrucciones de Llama 3.1: Ofrece un razonamiento mejorado, capacidades multilingües y longitudes de contexto extendidas de hasta 128 XNUMX tokens, lo que permite el manejo de documentos más largos e instrucciones más complejas.
• Llama-3.1-sonar-grande-128K-en-linea: Una variante personalizada que combina Llama 3.1 con búsqueda web en tiempo real (Sonar). Este enfoque híbrido ofrece no solo capacidades de generación de texto, sino también referencias y citas actualizadas, lo que reduce la brecha entre un modelo de caja cerrada y un verdadero sistema de recuperación aumentada.

Características clave

• Amplio soporte de modelos: Los API de pplx Admite modelos como Mistral 7B, Llama 13B, Código Llama 34B, y Llama 70B.
• EconómicoDiseñado para ser económico tanto para la implementación como para la inferencia, Perplexity Labs informa ahorros de costos significativos.
• Desarrollador amigable:Compatible con la interfaz de cliente OpenAI, lo que facilita que los desarrolladores familiarizados con el ecosistema de OpenAI se integren sin problemas.
• Características Avanzadas: Modelos como Llama-3-Sonar-Pequeño-32k-Online y Llama-3-Sonar-Grande-32k-Online Puede devolver citas, mejorando la confiabilidad de las respuestas.

Precios

Perplexity Labs ofrece un modelo de precios de pago por uso que cobra en función de las solicitudes de API y la cantidad de tokens procesados. Por ejemplo, llama-3.1-sonar-small-128k-online cuesta $5 por cada 1000 solicitudes y $0.20 por millón de tokens. El precio aumenta con modelos más grandes, como llama-3.1-sonar-large-128k-online a $1 por millón de tokens y llama-3.1-sonar-huge-128k-online a $5 por millón de tokens, todos con una tarifa fija de $5 por cada 1000 solicitudes.

Además del plan de pago por uso, Perplexity Labs ofrece un plan Pro de $20 por mes o $200 por año. Este plan incluye $5 en créditos de uso de API por mes, junto con beneficios como cargas de archivos ilimitadas y soporte dedicado, lo que lo hace ideal para un uso constante e intensivo.

Para obtener información detallada, visite Laboratorios de perplejidad.

3. Nube SambaNova

Nube SambaNova

SambaNova Cloud ofrece un rendimiento impresionante con su diseño personalizado Unidades de flujo de datos reconfigurables (RDU), logrando 200 fichas por segundo en el modelo Llama 3.1 405B. Este rendimiento supera las soluciones tradicionales basadas en GPU. 10x, abordando desafíos críticos de infraestructura de IA.

Características clave

• Alto rendimiento:Capaz de procesar modelos complejos sin cuellos de botella, lo que garantiza un rendimiento fluido para aplicaciones a gran escala.
• Eficiencia energética:Consumo de energía reducido en comparación con las infraestructuras de GPU convencionales.
• Global:Escale fácilmente cargas de trabajo de IA sin sacrificar el rendimiento ni incurrir en costos significativos.

¿Por qué elegir SambaNova Cloud?

SambaNova Cloud es ideal para implementar modelos que requieren alto rendimiento y baja latencia procesamiento, lo que lo hace adecuado para tareas de inferencia y entrenamiento exigentes. Su secreto reside en su hardware personalizado. El chip SN40L y la arquitectura de flujo de datos de la empresa le permiten manejar cantidades extremadamente grandes de parámetros sin las penalizaciones de latencia y rendimiento comunes en las GPU.

Obtenga más información sobre las ofertas de SambaNova Cloud en su página web oficial.

4. Cerebro

Cerebro

Cerebrium simplifica la implementación de LLM sin servidor y ofrece una solución escalable y rentable para los desarrolladores. Gracias a su compatibilidad con varias opciones de hardware, Cerebrium garantiza que sus modelos se ejecuten de manera eficiente según los requisitos específicos de su carga de trabajo.

Un ejemplo reciente clave es su guía sobre el uso del marco TensorRT-LLM para servir al modelo Llama 3 8B, destacando la flexibilidad y la voluntad de Cerebrium de integrar las últimas técnicas de optimización.

Características clave

• Procesamiento por lotes:Mejora la utilización de la GPU y reduce los costos a través de la agrupación de solicitudes continua y dinámica, mejorando el rendimiento sin aumentar la latencia.
• Transmisión en tiempo real:Permite la transmisión de salidas LLM, minimizando la latencia percibida y mejorando la experiencia del usuario.
• Flexibilidad de hardware:Ofrece una gama de opciones desde CPU hasta las últimas GPU de NVIDIA como la H100, garantizando un rendimiento óptimo para diferentes tareas.
• Despliegue rápido:Implemente modelos en tan solo cinco minutos utilizando plantillas de inicio preconfiguradas, lo que facilita pasar del desarrollo a la producción.

Casos de uso

Cerebrium admite varias aplicaciones, entre ellas:

• Traducción:Traducción de documentos, audio y vídeo en varios idiomas.
• Generación y resumen de contenido:Crear y condensar contenidos en resúmenes claros y concisos.
• Generación aumentada de recuperación:Combinando la comprensión del lenguaje con la recuperación precisa de datos para obtener resultados exactos y relevantes.

Para implementar su LLM con Cerebrium, visite su Página de casos de uso y explorar sus Plantillas de inicio.

5. PrivateGPT y GPT4All

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

Para aquellos que priorizan la privacidad de los datos, implementar LLM privados es una opción atractiva. GPT4Todos se destaca como un LLM popular de código abierto que le permite crear chatbots privados sin depender de servicios de terceros.

Si bien no siempre incorporan los últimos modelos masivos (como Llama 3.1 405B) tan rápidamente como las plataformas en la nube de alto rendimiento, estos marcos de implementación local han ampliado constantemente sus líneas de modelos compatibles.

En esencia, tanto PrivateGPT como GPT4All se centran en permitir que los modelos se ejecuten localmente (en servidores locales o incluso en computadoras personales). Esto garantiza que todas las entradas, salidas y cálculos intermedios permanezcan bajo su control.

Inicialmente, GPT4All ganó popularidad al admitir una variedad de modelos de código abierto más pequeños y eficientes, como los derivados basados ​​en LLaMA. Con el tiempo, se expandió para incluir variantes de MPT y Falcon, así como nuevos participantes como Mistral 7B. PrivateGPT, si bien es más una plantilla y una técnica que una plataforma independiente, muestra cómo integrar modelos locales con generación aumentada por recuperación mediante incrustaciones y bases de datos vectoriales, todo ejecutándose localmente. Esta flexibilidad le permite elegir el mejor modelo para su dominio y ajustarlo sin depender de proveedores de inferencia externos.

Históricamente, ejecutar modelos grandes localmente podía ser un desafío: instalaciones de controladores, dependencias de GPU, pasos de cuantificación y más podían hacer tropezar a los recién llegados. GPT4All simplifica gran parte de esto al proporcionar instaladores y guías para implementaciones solo de CPU, lo que reduce la barrera para los desarrolladores que no tienen clústeres de GPU a su disposición. Los repositorios de código abierto de PrivateGPT ofrecen integraciones de ejemplo, lo que hace que sea más sencillo comprender cómo combinar modelos locales con soluciones de indexación como Chroma o FAISS para la recuperación de contexto. Si bien todavía hay una curva de aprendizaje, la documentación y el soporte de la comunidad han mejorado significativamente en 2024, lo que hace que la implementación local sea cada vez más accesible.

Características clave

• Despliegue local:Ejecute GPT4All en máquinas locales sin necesidad de GPU, lo que lo hace accesible para una amplia gama de desarrolladores.
• Uso comercial:Con licencia completa para uso comercial, lo que permite la integración en productos sin preocupaciones de licencia.
• Ajuste de instrucciones:Ajustado con indicaciones de estilo preguntas y respuestas para mejorar las habilidades de conversación, proporcionando respuestas más precisas y útiles en comparación con modelos básicos como GPT-J.

Ejemplo de integración con LangChain y Cerebrium

Implementación de GPT4All en la nube con Cerebro e integrarlo con LangChain Permite interacciones escalables y eficientes. Al separar la implementación del modelo de la aplicación, puede optimizar los recursos y escalar de forma independiente según la demanda.

Para configurar GPT4All con Cerebrium y LangChain, siga los tutoriales detallados disponibles en Casos de uso de Cerebrium y explorar repositorios como PrivadoGPT para implementaciones locales.

Conclusión

Elegir la API de inferencia adecuada para su LLM abierto puede tener un impacto significativo en el rendimiento, la escalabilidad y la rentabilidad de sus aplicaciones de IA. Ya sea que priorice la velocidad con Groq, la rentabilidad con Perplexity Labs, el alto rendimiento con SambaNova Cloud o la privacidad con GPT4All y Cerebrium, existen opciones sólidas disponibles para satisfacer sus necesidades específicas.

Al aprovechar estas API, los desarrolladores pueden centrarse en crear funciones innovadoras impulsadas por IA sin verse abrumados por las complejidades de la gestión de la infraestructura. Explore estas opciones, experimente con sus ofertas y seleccione la que mejor se adapte a los requisitos de su proyecto.