ה-API הטובים ביותר להסקה של LLMs פתוחים כדי לשפר את אפליקציית ה-AI שלך

תדמיין את זה: יש לך אפליקציית AI עם רעיון יוצא דופן, אבל היא מתקשה לספק משום שריצה של מודלי שפה גדולים (LLMs) מרגישה כמו ניסיון לארח קונצרט עם נגן קלטות. הפוטנציאל קיים, אבל הביצועים? חסרים.

זהו המקום בו API ההסקה ל-LLMs פתוחים נכנסים. שירותים אלה הם כמו כרטיסים מואצים מאחורי הקלעים עבור מפתחים, שמאפשרים לך לשלב מודלי AI מתקדמים לתוך האפליקציות שלך בלי לדאוג לכאבי ראש של שרתים, התקנת חומרה או צווארי בקבוק. אבל איזה API צריך להשתמש? הבחירה יכולה להרגיש מעיקה, עם כל אחד מהם מבטיח את מהירות הבזק, יכולת הקנה מדהימה ומחירים ידידותיים לתקציב.

במאמר זה, אנו חותכים את הרעש. אנו נחקור חמישה מה-API הטובים ביותר ל-LLMs פתוחים, נפרק את החוזקות שלהם ונראה כיצד הם יכולים לשנות את משחק ה-AI של האפליקציה שלך. האם אתה מחפש מהירות, פרטיות, יעילות עלות או כוח גולמי, יש פתרון כאן עבור כל מקרה שימוש. בואו נצלול לפרטים ונמצא את האחד הנכון עבורך.

1. Groq

groq

Groq מפורסם בזכות טכנולוגיית ההסקה של AI בביצועים גבוהים. מוצר הדגל שלה, יחידות עיבוד שפה (LPU) טכנולוגיית הסקה, משלבת חומרה מיוחדת ותוכנה מותאמת כדי לספק מהירות חישוב יוצאת דופן, איכות ויעילות אנרגטית. זה הופך את Groq למועדף בין המפתחים שמעדיפים ביצועים.

חדשות מודל:

• Llama 3.1 8B Instruct: מודל קטן אך מרשים שמאזן ביצועים ומהירות, אידיאלי עבור אפליקציות שצריכות יכולת מודרטית בלי להיקלע לעלויות חישוב גבוהות.
• Llama 3.1 70B Instruct: מודל מוביל שווה לפתרונות קנייניים בנימוק, תרגום רב-לשוני ושימוש בכלים. ריצה על תשתית LPU של Groq אומרת שאתה יכול להשיג אינטראקציה בזמן אמת אפילו בקנה מידה גדול.

תכונות מפתח

• מהירות וביצועים: GroqCloud, שמונעת על ידי רשת של LPUs, טוענת עד 18x מהירות לעומת ספקים אחרים כאשר רצה מודלים פתוחים פופולריים כמו Llama 3 70B של Meta AI.
• קלות שילוב: Groq מציעה SDKs ל-Python ו-OpenAI, מה שהופך אותה לפשוטה לשילוב עם מסגרות כמו LangChain ו-LlamaIndex עבור בניית אפליקציות LLM מתקדמות ובוטים.
• מחירים גמישים: Groq מציעה מחירים המבוססים על מודל, טוקנים, עם נמוך כמו $0.04 למיליון טוקנים עבור Llama 3.2 1B (Preview) 8k. העלויות משתנות על בסיס סיבוכיות המודל ויכולת, ויש גם רמה חינמית זמינה עבור ניסויים ראשוניים.

לחקור את ההצעות של Groq, בקרו באתר הרשמי שלהם ובדקו את GitHub repository עבור Python client SDK.

2. Perplexity Labs

perplexity-ai

Perplexity Labs, שהיה ידוע בעיקר בזכות פונקציות החיפוש של AI, התפתח לפלטפורמת הסקה מלאה שמשלבת באופן פעיל את מודלי LLMs הפתוחים המתקדמים ביותר. החברה הרחיבה את אופקיה באופן משמעותי על ידי תמיכה לא רק במשפחות מודלים מוכרות כמו Llama 2, אלא גם בגל האחרון של מודלים הדור הבא, כולל וריאנטים מתקדמים של Llama 3.1 וכניסות חדשות לגמרי כמו Liquid LFM 40B מ-LiquidAI, כמו גם גרסאות מיוחדות של Llama המשולבות עם מערכת “Sonar” של Perplexity.

חדשות מודל:

• מודלי Llama 3.1 Instruct: מציעים נימוק משופר, יכולות רב-לשוניות ואורכי הקשב הארוךים עד 128K טוקנים, מאפשרים טיפול במסמכים ארוכים יותר והוראות מורכבות יותר.
• Llama-3.1-sonar-large-128K-online: וריאנט מיוחד המשלב Llama 3.1 עם חיפוש אינטרנט בזמן אמת (Sonar). גישה היברידית זו מספקת לא רק יכולות טקסט יוצר, אלא גם הפניות וציטוטים עדכניים, מגשרת את הפער בין מודל סגור למערכת משופרת.

תכונות מפתח

• תמיכה רחבה במודלים: pplx-api תומך במודלים כמו Mistral 7B, Llama 13B, Code Llama 34B, ו-Llama 70B.
• יעילות עלות: תוכנן להיות כלכלי הן לפריסה והן להסקה, Perplexity Labs דווחה על חיסכון משמעותי בעלויות.
• ידידותי למפתחים: תואם לאינטרפייס הלקוח של OpenAI, מה שהופך אותו לקל למפתחים המורגלים באקוסיסטם של OpenAI לשלב באופן חמישי.
• תכונות מתקדמות: מודלים כמו llama-3-sonar-small-32k-online ו-llama-3-sonar-large-32k-online יכולים להחזיר ציטוטים, משפרים את אמינות התגובות.

מחיר

Perplexity Labs מציעה מודל מחירים pay-as-you-go שמחייב על בסיס בקשות API וכמות הטוקנים שעובדו. למשל, llama-3.1-sonar-small-128k-online עולה $5 ל-1000 בקשות ו-$0.20 למיליון טוקנים. המחיר משתנה עם מודלים גדולים יותר, כמו llama-3.1-sonar-large-128k-online ב-$1 למיליון טוקנים ו-llama-3.1-sonar-huge-128k-online ב-$5 למיליון טוקנים, כולם עם תשלום קבוע של $5 ל-1000 בקשות.

בנוסף ל-pay-as-you-go, Perplexity Labs מציעה תוכנית Pro ב-$20 לחודש או $200 לשנה. תוכנית זו כוללת $5 שווה ערך של API usage credits חודשיים, יחד עם יתרונות כמו העלאות קבצים בלי הגבלה ותמיכה מוקדשת, מה שהופך אותה לאידיאלית עבור שימוש עקבי וכבד יותר.

למידע מפורט, בקרו בPerplexity Labs.

3. SambaNova Cloud

SambaNova Cloud

SambaNova Cloud מספקת ביצועים מרשימים עם יחידות זרימת נתונים מותאמות (RDUs), מגיעה ל-200 טוקנים לשנייה על מודל Llama 3.1 405B. ביצוע זה עולה על פתרונות מבוססי GPU מסורתיים ב-10x, ומתמודד עם אתגרים קריטיים של תשתית AI.

תכונות מפתח

• קצב גבוה: מסוגלת לעבד מודלים מורכבים בלי צווארי בקבוק, מבטיחה ביצועים חלקים עבור אפליקציות בקנה מידה גדול.
• יעילות אנרגטית: צריכת אנרגיה מופחתת בהשוואה לתשתיות GPU קונבנציונליות.
• גמישות: קל לסקל את עומסי ה-AI בלי לפגוע בביצועים או להיקלע לעלויות משמעותיות.

למה לבחור SambaNova Cloud?

SambaNova Cloud היא אידיאלית עבור פריסת מודלים הדורשים קצב גבוה ו-עיכוב נמוך עיבוד, מה שהופך אותה למתאימה עבור משימות הסקה ואימון דורשות. הסוד שלה טמון בחומרה המותאמת. שבב SN40L וארכיטקטורת זרימת הנתונים של החברה מאפשרים לה לטפל במספרים עצומים של פרמטרים בלי עיכובים ופנלטיות קצב המקובלות ב-GPU.

ראו יותר על ההצעות של SambaNova Cloud באתר הרשמי שלה.

4. Cerebrium

Cerebrium

Cerebrium מפשטת את פריסת LLMs ללא שרת, מציעה פתרון ניתן להתקנה ויעיל מבחינת עלות עבור מפתחים. עם תמיכה באפשרויות חומרה שונות, Cerebrium מבטיחה שהמודלים שלך רצים בצורה יעילה על בסיס דרישות העומס הספציפיות שלך.

דוגמה מרכזית היא מדריך שלהם על איך להשתמש ב-TensorRT-LLM framework כדי לשרת את מודל Llama 3 8B, מה что מדגים את גמישות Cerebrium ונכונותה לשלב טכניקות אופטימיזציה האחרונות.

תכונות מפתח

• באטצ’ינג: משפרת את הניצולת של GPU ומורידה עלויות דרך באטצ’ינג דינאמי ורציף, משפרת קצב ללא עלייה בעיכוב.
• שידור בזמן אמת: מאפשרת שידור של פלט LLMs, מקטינה את העיכוב הנתפס ומשפרת את חוויית המשתמש.
• גמישות חומרה: מציעה מגוון אפשרויות מ-CPU ועד ל-GPU האחרונים של NVIDIA כמו H100, מבטיחה ביצועים אופטימליים עבור משימות שונות.
• פריסה מהירה: פריסת מודלים בתוך חמש דקות באמצעות תבניות סטרטר מוכנות, מה שהופך אותה לקלה לעבור מפיתוח לייצור.

מקרי שימוש

Cerebrium תומכת באפליקציות רבות, כולל:

• תרגום: תרגום מסמכים, אודיו ווידאו ברחבי מספר שפות.
• יצירת תוכן וסיכום: יצירה וצמצום תוכן לסיכומים ברורים וקונציזיים.
• יצירה משופרת על ידי אחזור: שילוב הבנת שפה עם אחזור נתונים מדויק עבור פלטים מדויקים ורלוונטיים.

להטמיע את LLM שלך עם Cerebrium, בקרו בדף מקרי השימוש שלהם וחקרו את תבניות הסטרטר שלהם.

5. PrivateGPT ו-GPT4All

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

עבור אלו שמעדיפים פרטיות נתונים, פריסת LLMs פרטיים היא אפשרות מושכת. GPT4All עומדת כאפשרות פופולרית ליצירת בוטים פרטיים ללא תלות בשירותים חיצוניים.

בעוד שהן לא תמיד משלבות את המודלים הענקיים (כמו Llama 3.1 405B) במהירות כמו פלטפורמות ענן בביצועים גבוהים, פלטפורמות אלו להפרסת מודלים מקומית הרחיבו בהדרגה את מגוון המודלים הנתמכים.

בליבה, שניהם PrivateGPT ו-GPT4All מתמקדים באפשרות לרוץ מודלים באופן מקומי – שרתים בבעלותך או אפילו מחשבים אישיים. זה מבטיח שכל הקלט, פלט וחישובים ביניים נשארים בשליטתך.

היסטורית, ריצה של מודלים גדולים באופן מקומי יכולה להיות אתגרית: התקנת נהגים, תלות ב-GPU, צעדי קוונטיזציה ועוד יכולים להקשות על מתחילים. GPT4All מפשטת הרבה מזה על ידי אמצעים מוכנים ומדריכים לפריסה ללא GPU, מורידה את המחסום עבור מפתחים שאין להם קלסטרים של GPU. PrivateGPT, בעודה תבנית וטכניקה יותר מאשר פלטפורמה עצמאית, מראה כיצד לשלב מודלים מקומיים עם יכולות אחזור משופרות באמצעות אימות ובסיסי נתונים וקטוריים – הכל רץ מקומית. גמישות זו מאפשרת לך לבחור את המודל הטוב ביותר עבור תחומך ולספק אותו בלי להיזקק לספקי הסקה חיצוניים.

היסטורית, ריצה של מודלים גדולים מקומית יכולה להיות אתגרית: התקנת נהגים, תלות ב-GPU, צעדי קוונטיזציה ועוד יכולים להקשות על מתחילים. GPT4All מפשטת הרבה מזה על ידי אמצעים מוכנים ומדריכים לפריסה ללא GPU, מורידה את המחסום עבור מפתחים שאין להם קלסטרים של GPU. PrivateGPT, בעודה תבנית וטכניקה יותר מאשר פלטפורמה עצמאית, מראה כיצד לשלב מודלים מקומיים עם יכולות אחזור משופרות באמצעות אימות ובסיסי נתונים וקטוריים – הכל רץ מקומית. גמישות זו מאפשרת לך לבחור את המודל הטוב ביותר עבור תחומך ולספק אותו בלי להיזקק לספקי הסקה חיצוניים.

תכונות מפתח

• פריסה מקומית: ריצת GPT4All על מכונות מקומיות בלי צורך ב-GPU, מה שהופך אותה לנגישה עבור מגוון רחב של מפתחים.
• שימוש מסחרי: מורשית לשימוש מסחרי, מאפשרת שילוב במוצרים בלי דאגות לרישיונות.
• כיוון הוראות: מסופקת עם פרומפטים בסגנון Q&A, משפרת את היכולות השיחתיות, מספקת תגובות מדויקות ועזרות יותר ממודלים בסיסיים כמו GPT-J.

דוגמה לאינטגרציה עם LangChain ו-Cerebrium

פריסת GPT4All לענן עם Cerebrium ואינטגרציה עם LangChain מאפשרת אינטראקציות יעילות וניתנות להרחבה. על ידי הפרדת פריסת המודל מהאפליקציה, אתה יכול לאופטימיזציה משאבים ולסקל באופן עצמאי על בסיס הביקוש.

להגדרת GPT4All עם Cerebrium ו-LangChain, עקבו את הטוטוריאלים המפורטים הזמינים במקרי השימוש של Cerebrium וחקרו את PrivateGPT עבור פריסות מקומיות.

מסקנה

בחירת API ההסקה הנכון עבור LLMs הפתוחים שלך יכולה להשפיע משמעותית על הביצועים, הגמישות ויעילות העלות של אפליקציות AI. האם אתה מעדיף מהירות עם Groq, יעילות עלות עם Perplexity Labs, קצב גבוה עם SambaNova Cloud, או פרטיות עם GPT4All ו-Cerebrium, יש אפשרויות חזקות זמינות כדי לענות על צורכי המקרה שלך.

על ידי ניצול API אלו, מפתחים יכולים להתמקד בבניית תכונות AI חדשניות בלי להיתקע בסיבוכים של ניהול תשתית. חקרו את האפשרויות, נסו את ההצעות שלהם, ובחרו בזה שמתאים ביותר לדרישות הפרויקט שלך.