Les meilleures API d'inférence pour les LLM ouverts pour améliorer votre application d'IA

Imaginez ceci : vous avez créé une application d'IA avec une idée incroyable, mais elle a du mal à être mise en œuvre car l'exécution de modèles de langage volumineux (LLM) donne l'impression d'essayer d'organiser un concert avec un lecteur de cassettes. Le potentiel est là, mais les performances ? Insuffisantes.

C'est là qu'interviennent les API d'inférence pour les LLM ouverts. Ces services sont comme des passes backstage suralimentées pour les développeurs, vous permettant d'intégrer des modèles d'IA de pointe dans vos applications sans vous soucier des maux de tête liés au serveur, des configurations matérielles ou des goulots d'étranglement des performances. Mais quelle API utiliser ? Le choix peut sembler écrasant, car chacune promet une vitesse fulgurante, une évolutivité époustouflante et des prix abordables.

Dans cet article, nous allons passer au crible le bruit. Nous allons explorer cinq des meilleures API d'inférence pour les LLM ouverts, décortiquez leurs points forts et montrez comment ils peuvent transformer le jeu d'IA de votre application. Que vous recherchiez la vitesse, la confidentialité, la rentabilité ou la puissance brute, il existe ici une solution pour chaque cas d'utilisation. Plongeons dans les détails et trouvons celle qui vous convient le mieux.

1. Groq

gros

Groq est réputé pour sa technologie d'inférence IA haute performance. Leur produit phare, le Technologie d'inférence des unités de traitement du langage (LPU), combine du matériel spécialisé et des logiciels optimisés pour offrir une vitesse de calcul, une qualité et une efficacité énergétique exceptionnelles. Cela fait de Groq un favori parmi les développeurs qui privilégient les performances.

Quelques nouvelles offres de modèles :

• Lama 3.1 8B Instruction : Un modèle plus petit mais remarquablement performant qui équilibre performances et vitesse, idéal pour les applications qui nécessitent une capacité modérée sans entraîner de coûts de calcul élevés.
• Lama 3.1 70B Instruction : Un modèle de pointe qui rivalise avec les solutions propriétaires en matière de raisonnement, de traduction multilingue et d'utilisation d'outils. L'exécution de ce modèle sur l'infrastructure pilotée par LPU de Groq signifie que vous pouvez obtenir une interactivité en temps réel, même à grande échelle.

Fonctionnalités clés

• Vitesse et performance:GroqCloud, alimenté par un réseau de LPU, revendique jusqu'à Des vitesses 18 fois plus rapides par rapport à d'autres fournisseurs lors de l'exécution de LLM open source populaires comme Llama 3 70B de Meta AI.
• Facilité d'intégration:Groq propose des SDK clients Python et OpenAI, ce qui facilite l'intégration avec des frameworks tels que LangChaîne que le béton ey LamaIndex pour créer des applications LLM et des chatbots avancés.
• Tarification flexible:Groq propose des prix spécifiques au modèle, basés sur des jetons, avec des prix aussi bas que 0.04 $ par million de jetons pour Llama 3.2 1B (Aperçu) 8 XNUMX. Les coûts sont échelonnés en fonction de la complexité et des capacités du modèle, et il existe également un niveau gratuit disponible pour l'expérimentation initiale.

Pour découvrir les offres de Groq, visitez leur site web officiel et vérifier leur GitHub référentiel pour le SDK client Python.

2. Laboratoires de perplexité

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Perplexity Labs, autrefois connu principalement pour ses fonctionnalités de recherche pilotées par l’IA, est devenu une plate-forme d’inférence à part entière qui intègre activement certains des LLM open source les plus avancés. L’entreprise a récemment élargi ses horizons en prenant en charge non seulement des familles de modèles établies comme Llama 2, mais également la dernière vague de modèles de nouvelle génération. Cela comprend des variantes de pointe de Llama 3.1 et des nouveaux venus tels que Liquid LFM 40B de LiquidAI, ainsi que des versions spécialisées de Llama intégrées au système « Sonar » de Perplexity.

Quelques nouvelles offres de modèles :

• Llama 3.1 Instruire les modèles : Offrant un raisonnement amélioré, des capacités multilingues et des longueurs de contexte étendues jusqu'à 128 XNUMX jetons, permettant la gestion de documents plus longs et d'instructions plus complexes.
• Llama-3.1-sonar-large-128K-en ligne : Une variante sur mesure combinant Llama 3.1 avec la recherche Web en temps réel (Sonar). Cette approche hybride offre non seulement des capacités de texte génératif, mais également des références et des citations à jour, comblant ainsi le fossé entre un modèle à boîte fermée et un véritable système de recherche augmentée.

Fonctionnalités clés

• Prise en charge d'un large modèle: Les API de pplx prend en charge des modèles tels que Mistral 7B, Lama 13B, Code Lama 34B, que le béton ey Lama 70B.
• Rentable:Conçu pour être économique à la fois pour le déploiement et l'inférence, Perplexity Labs rapporte des économies de coûts importantes.
• Développeur convivial:Compatible avec l'interface client OpenAI, ce qui permet aux développeurs familiarisés avec l'écosystème d'OpenAI de s'intégrer facilement et de manière transparente.
• Fonctionnalités avancées: Des modèles comme lama-3-sonar-petit-32k-en-ligne que le béton ey lama-3-sonar-large-32k-en-ligne peut renvoyer des citations, améliorant ainsi la fiabilité des réponses.

Prix

Perplexity Labs propose un modèle de tarification à la carte qui facture en fonction des requêtes API et du nombre de jetons traités. Par exemple, llama-3.1-sonar-small-128k-online coûte 5 $ pour 1000 0.20 requêtes et 3.1 $ par million de jetons. La tarification augmente avec des modèles plus importants, tels que llama-128-sonar-large-1k-online à 3.1 $ par million de jetons et llama-128-sonar-huge-5k-online à 5 $ par million de jetons, le tout avec un forfait de 1000 $ pour XNUMX XNUMX requêtes.

En plus du paiement à l'utilisation, Perplexity Labs propose un forfait Pro à 20 $ par mois ou 200 $ par an. Ce forfait comprend 5 $ de crédits d'utilisation d'API par mois, ainsi que des avantages tels que des téléchargements de fichiers illimités et une assistance dédiée, ce qui le rend idéal pour une utilisation constante et plus intensive.

Pour des informations détaillées, visitez Laboratoires de perplexité.

3. SambaNova Cloud

SambaNova Cloud

SambaNova Cloud offre des performances impressionnantes grâce à sa solution personnalisée Unités de flux de données reconfigurables (RDU), réalisant 200 jetons par seconde sur le modèle Llama 3.1 405B. Ces performances surpassent les solutions traditionnelles basées sur le GPU de 10x, répondant aux défis critiques en matière d’infrastructures d’IA.

Fonctionnalités clés

• Haut débit:Capable de traiter des modèles complexes sans goulots d'étranglement, garantissant des performances fluides pour les applications à grande échelle.
• L'efficacité énergétique:Consommation énergétique réduite par rapport aux infrastructures GPU conventionnelles.
• Évolutivité:Faites évoluer facilement les charges de travail de l’IA sans sacrifier les performances ni encourir de coûts importants.

Pourquoi choisir SambaNova Cloud ?

SambaNova Cloud est idéal pour déployer des modèles qui nécessitent haut débit que le béton ey faible latence traitement, ce qui le rend adapté aux tâches d'inférence et de formation exigeantes. Leur secret réside dans son matériel personnalisé. La puce SN40L et l'architecture de flux de données de la société lui permettent de gérer un nombre de paramètres extrêmement important sans les pénalités de latence et de débit courantes sur les GPU

Pour en savoir plus sur les offres de SambaNova Cloud, rendez-vous sur leur site web officiel.

4. Cerveau

Cerveau

Cerebrium simplifie le déploiement de LLM sans serveur, en offrant une solution évolutive et économique aux développeurs. Grâce à la prise en charge de diverses options matérielles, Cerebrium garantit que vos modèles fonctionnent efficacement en fonction des exigences spécifiques de votre charge de travail.

Un exemple récent et clé est leur guide sur l'utilisation du framework TensorRT-LLM pour servir le modèle Llama 3 8B, soulignant la flexibilité de Cerebrium et sa volonté d'intégrer les dernières techniques d'optimisation.

Fonctionnalités clés

• Traitement par lots: Améliore l'utilisation du GPU et réduit les coûts grâce au traitement par lots de demandes continu et dynamique, améliorant ainsi le débit sans augmenter la latence.
• Diffusion en temps réel:Permet la diffusion en continu des sorties LLM, minimisant ainsi la latence perçue et améliorant l'expérience utilisateur.
• Flexibilité matérielle: Offre une gamme d'options allant des processeurs aux derniers GPU de NVIDIA comme le H100, garantissant des performances optimales pour différentes tâches.
• Déploiement rapide:Déployez des modèles en aussi peu que cinq minutes en utilisant des modèles de démarrage préconfigurés, facilitant le passage du développement à la production.

Cas d'usage

Cerebrium prend en charge diverses applications, notamment :

• Traduction:Traduction de documents, d'audio et de vidéo dans plusieurs langues.
• Génération et résumé de contenu:Créer et condenser du contenu en résumés clairs et concis.
• Génération augmentée par récupération:Combiner la compréhension du langage avec une récupération précise des données pour des résultats précis et pertinents.

Pour déployer votre LLM avec Cerebrium, visitez leur page de cas d'utilisation et explorez leur modèles de démarrage.

5. PrivateGPT et GPT4All

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

Pour ceux qui accordent la priorité à la confidentialité des données, le déploiement de LLM privés est une option intéressante. GPT4Tous se distingue comme un LLM open source populaire qui vous permet de créer des chatbots privés sans recourir à des services tiers.

Bien qu'ils n'intègrent pas toujours les tout derniers modèles massifs (comme Llama 3.1 405B) aussi rapidement que les plateformes cloud hautes performances, ces frameworks de déploiement local ont régulièrement élargi leurs gammes de modèles pris en charge.

Au cœur de PrivateGPT et de GPT4All se trouvent la possibilité d'exécuter des modèles localement, sur des serveurs sur site ou même sur des ordinateurs personnels. Cela garantit que toutes les entrées, sorties et calculs intermédiaires restent sous votre contrôle.

Au départ, GPT4All a gagné en popularité en prenant en charge une gamme de modèles open source plus petits et plus efficaces, comme les dérivés basés sur LLaMA. Au fil du temps, il s'est étendu pour inclure les variantes MPT et Falcon, ainsi que de nouveaux entrants comme Mistral 7B. PrivateGPT, bien qu'il s'agisse davantage d'un modèle et d'une technique que d'une plate-forme autonome, montre comment intégrer des modèles locaux avec une génération augmentée par récupération à l'aide d'intégrations et de bases de données vectorielles, le tout exécuté localement. Cette flexibilité vous permet de choisir le meilleur modèle pour votre domaine et de l'affiner sans avoir recours à des fournisseurs d'inférence externes.

Historiquement, l'exécution de grands modèles en local pouvait être difficile : les installations de pilotes, les dépendances GPU, les étapes de quantification, etc. pouvaient faire trébucher les nouveaux venus. GPT4All simplifie une grande partie de cela en fournissant des installateurs et des guides pour les déploiements uniquement CPU, réduisant ainsi la barrière pour les développeurs qui ne disposent pas de clusters GPU. Les référentiels open source de PrivateGPT proposent des exemples d'intégration, ce qui permet de comprendre plus facilement comment combiner des modèles locaux avec des solutions d'indexation comme Chroma ou FAISS pour la récupération de contexte. Bien qu'il y ait encore une courbe d'apprentissage, la documentation et le support communautaire se sont considérablement améliorés en 2024, rendant le déploiement local de plus en plus accessible.

Fonctionnalités clés

• Déploiement local:Exécutez GPT4All sur des machines locales sans nécessiter de GPU, le rendant ainsi accessible à un large éventail de développeurs.
• Un usage commercial:Entièrement sous licence pour une utilisation commerciale, permettant l'intégration dans les produits sans problèmes de licence.
• Réglage des instructions:Affiné avec des invites de style questions-réponses pour améliorer les capacités de conversation, fournissant des réponses plus précises et utiles par rapport aux modèles de base comme GPT-J.

Exemple d'intégration avec LangChain et Cerebrium

Déploiement de GPT4All dans le cloud avec Cerveau et l'intégrer à LangChaîne permet des interactions évolutives et efficaces. En séparant le déploiement du modèle de l'application, vous pouvez optimiser les ressources et évoluer indépendamment en fonction de la demande.

Pour configurer GPT4All avec Cerebrium et LangChain, suivez les tutoriels détaillés disponibles sur Cas d'utilisation de Cerebrium et explorez des référentiels comme PrivéGPT pour les déploiements locaux.

Conclusion

Le choix de l'API d'inférence adaptée à votre LLM ouvert peut avoir un impact significatif sur les performances, l'évolutivité et la rentabilité de vos applications d'IA. Que vous privilégiiez la vitesse avec Groq, la rentabilité avec Perplexity Labs, le débit élevé avec SambaNova Cloud ou la confidentialité avec GPT4All et Cerebrium, il existe des options robustes pour répondre à vos besoins spécifiques.

En exploitant ces API, les développeurs peuvent se concentrer sur la création de fonctionnalités innovantes basées sur l'IA sans se laisser submerger par les complexités de la gestion de l'infrastructure. Explorez ces options, testez leurs offres et sélectionnez celle qui correspond le mieux aux exigences de votre projet.