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

Imaginez ceci : vous avez construit une application IA avec une idée incroyable, mais elle peine à livrer parce que l’exécution de grands modèles de langage (LLM) ressemble à essayer d’accueillir un concert avec un lecteur de cassettes. Le potentiel est là, mais les performances ? Manquantes.

C’est là que les API d’inférence pour les LLM ouverts entrent en jeu. Ces services sont comme des passes de backstage superchargées pour les développeurs, vous permettant d’intégrer des modèles IA de pointe dans vos applications sans vous soucier des maux de tête du serveur, des configurations matérielles ou des goulets d’étranglement des performances. Mais quelle API devez-vous utiliser ? Le choix peut sembler écrasant, avec chacune promettant une vitesse fulgurante, une scalabilité à couper le souffle et des tarifs abordables.

Dans cet article, nous coupons à travers le bruit. Nous allons explorer cinq des meilleures API d’inférence pour les LLM ouverts, disséquer leurs forces et montrer comment elles peuvent transformer le jeu de l’IA de votre application. Que vous soyez à la recherche de vitesse, de confidentialité, d’efficacité coût ou de puissance brute, il y a une solution ici pour chaque cas d’utilisation. Plongeons dans les détails et trouvons la bonne pour vous.

1. Groq

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Groq est réputé pour sa technologie d’inférence IA haute performance. Son produit phare, la technologie d’inférence des unités de traitement de langage (LPU), combine un matériel spécialisé et un logiciel optimisé 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.

Certaines nouvelles offres de modèles :

• Llama 3.1 8B Instruct : Un modèle plus petit mais remarquablement capable qui équilibre les performances et la vitesse, idéal pour les applications qui nécessitent une capacité modérée sans engager des coûts de calcul élevés.
• Llama 3.1 70B Instruct : Un modèle de pointe qui rivalise avec les solutions propriétaires en termes de raisonnement, de traduction multilingue et d’utilisation d’outils. Exécuter cela sur l’infrastructure LPU de Groq signifie que vous pouvez atteindre une interactivité en temps réel même à grande échelle.

Caractéristiques clés

• Vitesse et performances : GroqCloud, alimenté par un réseau de LPU, affirme atteindre des vitesses 18 fois plus rapides que les autres fournisseurs lors de l’exécution de LLM ouverts 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 comme LangChain et LlamaIndex pour la construction d’applications LLM avancées et de chatbots.
• Tarification flexible : Groq propose une tarification basée sur les modèles, basée sur les jetons, avec un coût aussi bas que 0,04 $ par million de jetons pour Llama 3.2 1B (Aperçu) 8k. Les coûts varient en fonction de la complexité et de la capacité du modèle, et il existe également un niveau gratuit pour les expérimentations initiales.

Pour explorer les offres de Groq, visitez leur site Web officiel et consultez leur référentiel GitHub pour le SDK client Python.

2. Perplexity Labs

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Perplexity Labs, connu à l’origine pour ses fonctionnalités de recherche basées sur l’IA, est devenu une plate-forme d’inférence complète qui intègre activement certains des LLM ouverts les plus avancés. La société a récemment élargi ses horizons en prenant en charge non seulement des familles de modèles établis comme Llama 2, mais également la dernière vague de modèles de nouvelle génération. Cela inclut des variantes de pointe de Llama 3.1 et de nouveaux entrants tels que Liquid LFM 40B de LiquidAI, ainsi que des versions spécialisées de Llama intégrées au système « Sonar » de Perplexity.

Certaines nouvelles offres de modèles :

• Modèles Llama 3.1 Instruct : Offrant un raisonnement amélioré, des capacités multilingues et des longueurs de contexte étendues jusqu’à 128 K de jetons, permettant la gestion de documents plus longs et d’instructions plus complexes.
• Llama-3.1-sonar-large-128K-online : Une variante personnalisée combinant Llama 3.1 avec une recherche Web en temps réel (Sonar). Cette approche hybride offre non seulement des capacités de texte génératif mais aussi des références et des citations à jour, comblant le fossé entre un modèle en boîte fermée et un véritable système à récupération améliorée.

Caractéristiques clés

• Prise en charge de modèles étendue : L’API pplx-api prend en charge des modèles tels que Mistral 7B, Llama 13B, Code Llama 34B, et Llama 70B.
• <strong Rentable : Conçu pour être économique à la fois pour le déploiement et l’inférence, Perplexity Labs rapporte des économies de coûts significatives.
• Convivial pour les développeurs : Compatibles avec l’interface client OpenAI, ce qui facilite l’intégration pour les développeurs familiers avec l’écosystème OpenAI.
• Fonctionnalités avancées : Des modèles comme llama-3-sonar-small-32k-online et llama-3-sonar-large-32k-online peuvent renvoyer des citations, améliorant la fiabilité des réponses.

Tarification

Perplexity Labs propose un modèle de tarification à l’utilisation qui facture en fonction des requêtes API et du nombre de jetons traités. Par exemple, llama-3.1-sonar-small-128k-online coûte 5 $ par 1000 requêtes et 0,20 $ par million de jetons. Les coûts augmentent avec les modèles plus grands, tels que llama-3.1-sonar-large-128k-online à 1 $ par million de jetons et llama-3.1-sonar-huge-128k-online à 5 $ par million de jetons, le tout avec un frais forfaitaire de 5 $ par 1000 requêtes.

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

Pour plus d’informations, visitez Perplexity Labs.

3. SambaNova Cloud

SambaNova Cloud

SambaNova Cloud offre des performances impressionnantes avec ses unités de flux de données reconfigurables (RDU) personnalisées, atteignant 200 jetons par seconde sur le modèle Llama 3.1 405B. Cela dépasse les solutions basées sur GPU traditionnelles de 10 fois, répondant aux défis critiques de l’infrastructure IA.

Caractéristiques clés

• Débit élevé : Capable de traiter des modèles complexes sans goulets d’étranglement, garantissant des performances fluides pour les applications à grande échelle.
• Efficacité énergétique : Consommation d’énergie réduite par rapport aux infrastructures GPU conventionnelles.
• Scalabilité : Facilement mise à l’échelle des charges de travail IA sans sacrifier les performances ou engager des coûts importants.

Pourquoi choisir SambaNova Cloud ?

SambaNova Cloud est idéal pour déployer des modèles nécessitant un traitement à haut débit et à faible latence, ce qui le rend adapté aux tâches d’inférence et de formation exigeantes. Leur secret réside dans leur matériel personnalisé. Le chip SN40L et l’architecture de flux de données de l’entreprise lui permettent de gérer des comptes de paramètres extrêmement élevés sans les pénalités de latence et de débit courantes sur les GPU.

Voir plus d’informations sur les offres de SambaNova Cloud sur leur site Web officiel.

4. Cerebrium

Cerebrium

Cerebrium simplifie le déploiement de LLM sans serveur, offrant une solution scalable et rentable pour les développeurs. Avec une prise en charge de diverses options matérielles, Cerebrium garantit que vos modèles s’exécutent efficacement en fonction de vos besoins de charge de travail spécifiques.

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

Caractéristiques clés

• Batching : Améliore l’utilisation du GPU et réduit les coûts grâce au batching de requêtes continu et dynamique, améliorant le débit sans augmenter la latence.
• Diffusion en temps réel : Permet la diffusion en continu des sorties LLM, minimisant la latence perçue et améliorant l’expérience utilisateur.
• Flexibilité matérielle : Offre une gamme d’options allant des CPU aux derniers GPU NVIDIA comme le H100, garantissant des performances optimales pour différentes tâches.
• Déploiement rapide : Déployez des modèles en seulement cinq minutes à l’aide de modèles de démarrage préconfigurés, facilitant le passage du développement à la production.

Cas d’utilisation

Cerebrium prend en charge diverses applications, notamment :

• Traduction : Traduire des documents, de l’audio et de la vidéo dans plusieurs langues.
• Génération et résumé de contenu : Créer et condenser du contenu en résumés clairs et concis.
• Génération améliorée par récupération : Combiner la compréhension du langage avec une récupération de données précise pour des sorties précises et pertinentes.

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

5. PrivateGPT et GPT4All

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

Pour ceux qui privilégient la confidentialité des données, le déploiement de LLM privés est une option attrayante. GPT4All se démarque comme un LLM open source populaire qui vous permet de créer des chatbots privés sans avoir à compter sur des services tiers.

Bien qu’ils n’intègrent pas toujours les très derniers modèles massifs (comme Llama 3.1 405B) aussi rapidement que les plateformes cloud haute performance, ces cadres de déploiement local ont régulièrement élargi leur gamme de modèles pris en charge.

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

Initialement, GPT4All a gagné en popularité en prenant en charge une gamme de modèles open source plus petits et plus efficaces comme les dérivés LLaMA. Au fil du temps, il a élargi son soutien pour inclure des variantes MPT et Falcon, ainsi que de nouveaux entrants comme Mistral 7B. PrivateGPT, bien qu’il s’agisse plus d’un modèle et d’une technique que d’une plate-forme autonome, montre comment intégrer des modèles locaux avec une génération améliorée par récupération en utilisant des embeddings et des bases de données vectorielles – le tout en exécution locale. Cette flexibilité vous permet de choisir le meilleur modèle pour votre domaine et de le fine-tuner sans dépendre de fournisseurs d’inférence externes.

Historiquement, exécuter des modèles importants localement pouvait être difficile : installation de pilotes, dépendances GPU, étapes de quantification et plus encore pouvaient déstabiliser les nouveaux venus. GPT4All simplifie une grande partie de cela en fournissant des installateurs et des guides pour les déploiements CPU uniquement, abaissant la barrière pour les développeurs qui ne disposent pas de grappes GPU. Les référentiels open source de PrivateGPT offrent des intégrations d’exemple, ce qui facilite la compréhension de la manière d’associer des modèles locaux à des solutions d’indexation comme Chroma ou FAISS pour la récupération de contexte. Même s’il existe encore une courbe d’apprentissage, la documentation et le soutien de la communauté se sont considérablement améliorés en 2024, rendant le déploiement local de plus en plus accessible.

Caractéristiques clés

• Déploiement local : Exécutez GPT4All sur des machines locales sans nécessiter de GPU, le rendant accessible à un large éventail de développeurs.
• Utilisation commerciale : Entièrement licencié pour une utilisation commerciale, permettant l’intégration dans des produits sans préoccupations de licence.
• Ajustement des instructions : Affiné avec des invites de type Q&A pour améliorer les capacités de conversation, offrant des réponses plus précises et plus utiles par rapport aux modèles de base comme GPT-J.

Intégration d’exemple avec LangChain et Cerebrium

Le déploiement de GPT4All sur le cloud avec Cerebrium et son intégration avec LangChain permettent des interactions scalables et efficaces. En séparant le déploiement du modèle de l’application, vous pouvez optimiser les ressources et mettre à l’échelle de manière indépendante en fonction de la demande.

Pour configurer GPT4All avec Cerebrium et LangChain, suivez les didacticiels détaillés disponibles sur les cas d’utilisation de Cerebrium et explorez les référentiels comme PrivateGPT pour les déploiements locaux.

Conclusion

Choisir la bonne API d’inférence pour votre LLM ouvert peut avoir un impact significatif sur les performances, la scalabilité et l’efficacité coût des applications IA. Que vous privilégiez la vitesse avec Groq, l’efficacité coût 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 construction de fonctionnalités IA innovantes sans être freinés par les complexités de la gestion des infrastructures. Explorez ces options, expérimentez leurs offres et sélectionnez celle qui correspond le mieux à vos exigences de projet.