ओपन एलएलएम के लिए आपके एआई ऐप को बढ़ाने के लिए सर्वश्रेष्ठ इंफरेंस एपीआई

कल्पना कीजिए: आपने एक अविश्वसनीय विचार के साथ एक AI ऐप बनाया है, लेकिन यह डिलीवर करने में संघर्ष करता है क्योंकि बड़े भाषा मॉडल (LLM) चलाना एक कैसेट प्लेयर के साथ एक संगीत कार्यक्रम की मेजबानी करने जैसा लगता है। क्षमता तो है, लेकिन प्रदर्शन? कमी।

यहीं पर ओपन एलएलएम के लिए इंफरेंस एपीआई काम आते हैं। ये सेवाएँ डेवलपर्स के लिए सुपरचार्ज्ड बैकस्टेज पास की तरह हैं, जो आपको सर्वर सिरदर्द, हार्डवेयर सेटअप या प्रदर्शन बाधाओं के बारे में चिंता किए बिना अपने ऐप्स में अत्याधुनिक एआई मॉडल एकीकृत करने देती हैं। लेकिन आपको कौन सी एपीआई का उपयोग करना चाहिए? चुनाव करना भारी लग सकता है, क्योंकि प्रत्येक बिजली की गति, चौंका देने वाली स्केलेबिलिटी और बजट के अनुकूल मूल्य निर्धारण का वादा करता है।

इस लेख में, हम शोर को दूर करेंगे। पांच सर्वश्रेष्ठ अनुमान APIs ओपन एलएलएम के लिए, उनकी खूबियों का विश्लेषण करें और दिखाएं कि वे आपके ऐप के एआई गेम को कैसे बदल सकते हैं। चाहे आप गति, गोपनीयता, लागत-दक्षता या कच्ची शक्ति की तलाश में हों, हर उपयोग के मामले के लिए यहाँ एक समाधान है। आइए विवरण में गोता लगाएँ और अपने लिए सही समाधान खोजें।

1. ग्रोक

groq

ग्रोक अपनी उच्च प्रदर्शन वाली एआई इंफरेंस तकनीक के लिए प्रसिद्ध है। उनका बेहतरीन उत्पाद, भाषा प्रसंस्करण इकाइयाँ (एलपीयू) अनुमान प्रौद्योगिकी, असाधारण कंप्यूट गति, गुणवत्ता और ऊर्जा दक्षता प्रदान करने के लिए विशेष हार्डवेयर और अनुकूलित सॉफ़्टवेयर को जोड़ता है। यह ग्रोक को उन डेवलपर्स के बीच पसंदीदा बनाता है जो प्रदर्शन को प्राथमिकता देते हैं।

कुछ नये मॉडल प्रस्तुतियां:

• लामा 3.1 8B निर्देश: यह एक छोटा लेकिन उल्लेखनीय रूप से सक्षम मॉडल है जो प्रदर्शन और गति में संतुलन रखता है, तथा ऐसे अनुप्रयोगों के लिए आदर्श है जिनमें उच्च कम्प्यूट लागत के बिना मध्यम क्षमता की आवश्यकता होती है।
• लामा 3.1 70B निर्देश: एक अत्याधुनिक मॉडल जो तर्क, बहुभाषी अनुवाद और उपकरण उपयोग में मालिकाना समाधानों को टक्कर देता है। इसे ग्रोक के एलपीयू-संचालित बुनियादी ढांचे पर चलाने का मतलब है कि आप बड़े पैमाने पर भी वास्तविक समय की अन्तरक्रियाशीलता प्राप्त कर सकते हैं।

मुख्य विशेषताएं

• गति और प्रदर्शन: ग्रोक्क्लाउड, एलपीयू के एक नेटवर्क द्वारा संचालित, अधिकतम तक का दावा करता है 18 गुना तेज गति मेटा एआई के लामा 3 70बी जैसे लोकप्रिय ओपन-सोर्स एलएलएम को चलाने के दौरान अन्य प्रदाताओं की तुलना में यह बेहतर प्रदर्शन करता है।
• एकीकरण की आसानी: ग्रोक पायथन और ओपनएआई क्लाइंट एसडीके दोनों प्रदान करता है, जिससे इसे जैसे फ्रेमवर्क के साथ एकीकृत करना सीधा हो जाता है लैंगचैन और लामाइंडेक्स उन्नत एलएलएम अनुप्रयोगों और चैटबॉट्स के निर्माण के लिए।
• लचीला मूल्य निर्धारण: ग्रोक मॉडल-विशिष्ट, टोकन-आधारित मूल्य निर्धारण न्यूनतम के साथ प्रदान करता है $0.04 प्रति मिलियन टोकन लामा 3.2 1B (पूर्वावलोकन) 8k के लिए। लागत मॉडल की जटिलता और क्षमता के आधार पर निर्धारित होती है, और प्रारंभिक प्रयोग के लिए एक निःशुल्क स्तर भी उपलब्ध है।

ग्रोक की पेशकशों को जानने के लिए, उनकी वेबसाइट पर जाएँ सरकारी वेबसाइट और उनकी जाँच करें गिटहब भंडार पायथन क्लाइंट SDK के लिए.

2. पर्प्लेक्सिटी लैब्स

उलझन-एआई

पेरप्लेक्सिटी लैब्स, जो कभी मुख्य रूप से अपनी एआई-संचालित खोज कार्यक्षमताओं के लिए जानी जाती थी, अब एक पूर्ण विकसित अनुमान मंच के रूप में विकसित हुई है जो कुछ सबसे उन्नत ओपन-सोर्स एलएलएम को सक्रिय रूप से एकीकृत करती है। कंपनी ने हाल ही में न केवल लामा 2 जैसे स्थापित मॉडल परिवारों का समर्थन करके बल्कि अगली पीढ़ी के मॉडलों की नवीनतम लहर का भी समर्थन करके अपने क्षितिज को व्यापक बनाया है। इसमें लामा 3.1 के अत्याधुनिक संस्करण और लिक्विडएआई से लिक्विड एलएफएम 40बी जैसे पूरी तरह से नए प्रवेशक शामिल हैं, साथ ही पेरप्लेक्सिटी "सोनार" सिस्टम के साथ एकीकृत लामा के विशेष संस्करण भी शामिल हैं।

कुछ नये मॉडल प्रस्तुतियां:

• लामा 3.1 निर्देश मॉडल: उन्नत तर्क, बहुभाषी क्षमताएं, तथा 128K टोकन तक विस्तारित संदर्भ लंबाई प्रदान करना, जिससे लंबे दस्तावेजों और अधिक जटिल निर्देशों को संभालना संभव हो सके।
• लामा-3.1-सोनार-बड़े-128K-ऑनलाइन: लामा 3.1 को रियल-टाइम वेब सर्च (सोनार) के साथ संयोजित करने वाला एक अनुकूलित संस्करण। यह हाइब्रिड दृष्टिकोण न केवल जनरेटिव टेक्स्ट क्षमताएं प्रदान करता है, बल्कि अप-टू-डेट संदर्भ और उद्धरण भी प्रदान करता है, जो क्लोज्ड-बॉक्स मॉडल और एक वास्तविक पुनर्प्राप्ति-संवर्धित प्रणाली के बीच की खाई को पाटता है।

मुख्य विशेषताएं

• विस्तृत मॉडल समर्थन: पीपीएलएक्स-एपीआई जैसे मॉडलों का समर्थन करता है मिस्ट्रल 7बी, लामा 13बी, कोड लामा 34बी, और लामा 70बी.
• लागत प्रभावीतैनाती और अनुमान दोनों के लिए किफायती होने के लिए डिज़ाइन किया गया, पेरप्लेक्सिटी लैब्स महत्वपूर्ण लागत बचत की रिपोर्ट करता है।
• डेवलपर के अनुकूलओपनएआई क्लाइंट इंटरफ़ेस के साथ संगत, जिससे ओपनएआई के पारिस्थितिकी तंत्र से परिचित डेवलपर्स के लिए सहज एकीकरण करना आसान हो जाता है।
• उन्नत सुविधाएँ: मॉडल पसंद है लामा-3-सोनार-छोटे-32k-ऑनलाइन और लामा-3-सोनार-बड़े-32k-ऑनलाइन उद्धरण लौटा सकते हैं, जिससे प्रतिक्रियाओं की विश्वसनीयता बढ़ जाती है।

मूल्य निर्धारण

पेरप्लेक्सिटी लैब्स एक पे-एज़-यू-गो प्राइसिंग मॉडल प्रदान करता है जो API अनुरोधों और संसाधित टोकन की संख्या के आधार पर शुल्क लेता है। उदाहरण के लिए, llama-3.1-sonar-small-128k-online की कीमत प्रति 5 अनुरोधों पर $1000 और प्रति मिलियन टोकन $0.20 है। बड़े मॉडलों के साथ मूल्य निर्धारण बढ़ता है, जैसे कि llama-3.1-sonar-large-128k-online $1 प्रति मिलियन टोकन और llama-3.1-sonar-huge-128k-online $5 प्रति मिलियन टोकन, सभी में प्रति 5 अनुरोधों पर $1000 का फ्लैट शुल्क है।

पे-एज़-यू-गो के अलावा, पेरप्लेक्सिटी लैब्स $20 प्रति माह या $200 प्रति वर्ष पर प्रो प्लान प्रदान करता है। इस प्लान में मासिक $5 मूल्य के API उपयोग क्रेडिट शामिल हैं, साथ ही असीमित फ़ाइल अपलोड और समर्पित समर्थन जैसे लाभ भी हैं, जो इसे लगातार, भारी उपयोग के लिए आदर्श बनाते हैं।

विस्तृत जानकारी के लिए विजिट करें पर्प्लेक्सिटी लैब्स.

3. साम्बानोवा क्लाउड

साम्बानोवा क्लाउड

सांबानोवा क्लाउड अपने कस्टम-निर्मित के साथ प्रभावशाली प्रदर्शन प्रदान करता है पुनर्संयोज्य डेटा प्रवाह इकाइयाँ (RDUs), प्राप्त करना प्रति सेकंड 200 टोकन लामा 3.1 405B मॉडल पर। यह प्रदर्शन पारंपरिक GPU-आधारित समाधानों से बेहतर है 10x, महत्वपूर्ण एआई बुनियादी ढांचे की चुनौतियों को संबोधित करना।

मुख्य विशेषताएं

• हाई थ्रूपुट: बिना किसी बाधा के जटिल मॉडलों को संसाधित करने में सक्षम, बड़े पैमाने के अनुप्रयोगों के लिए सुचारू प्रदर्शन सुनिश्चित करना।
• ऊर्जा दक्षतापारंपरिक GPU अवसंरचना की तुलना में कम ऊर्जा खपत।
• अनुमापकता: प्रदर्शन से समझौता किए बिना या महत्वपूर्ण लागत उठाए बिना आसानी से AI कार्यभार को मापें।

सांबानोवा क्लाउड क्यों चुनें?

सांबानोवा क्लाउड उन मॉडलों को तैनात करने के लिए आदर्श है जिनके लिए उच्च throughput और कम विलंबता प्रोसेसिंग, जिससे यह मांग वाले अनुमान और प्रशिक्षण कार्यों के लिए उपयुक्त हो जाता है। उनका रहस्य इसके कस्टम हार्डवेयर में निहित है। SN40L चिप और कंपनी का डेटाफ्लो आर्किटेक्चर इसे GPU पर आम तौर पर होने वाली विलंबता और थ्रूपुट दंड के बिना अत्यधिक बड़ी पैरामीटर गणना को संभालने की अनुमति देता है

साम्बानोवा क्लाउड की पेशकशों के बारे में अधिक जानकारी के लिए देखें सरकारी वेबसाइट.

4. सेरिब्रियम

सेरिब्रियम

सेरेब्रियम सर्वरलेस एलएलएम की तैनाती को सरल बनाता है, डेवलपर्स के लिए एक स्केलेबल और लागत प्रभावी समाधान प्रदान करता है। विभिन्न हार्डवेयर विकल्पों के समर्थन के साथ, सेरेब्रियम सुनिश्चित करता है कि आपके मॉडल आपकी विशिष्ट कार्यभार आवश्यकताओं के आधार पर कुशलतापूर्वक चलते हैं।

इसका एक प्रमुख हालिया उदाहरण लामा 3 8बी मॉडल की सेवा के लिए टेंसरआरटी-एलएलएम फ्रेमवर्क का उपयोग करने पर उनका गाइड है, जो सेरेब्रियम के लचीलेपन और नवीनतम अनुकूलन तकनीकों को एकीकृत करने की इच्छा पर प्रकाश डालता है।

मुख्य विशेषताएं

• बैचिंग: निरंतर और गतिशील अनुरोध बैचिंग के माध्यम से GPU उपयोग को बढ़ाता है और लागत को कम करता है, विलंबता को बढ़ाए बिना थ्रूपुट में सुधार करता है।
• वास्तविक समय स्ट्रीमिंग: एलएलएम आउटपुट की स्ट्रीमिंग को सक्षम बनाता है, विलंबता को न्यूनतम करता है और उपयोगकर्ता अनुभव को बढ़ाता है।
• हार्डवेयर लचीलापन: सीपीयू से लेकर NVIDIA के नवीनतम GPU जैसे विकल्पों की एक श्रृंखला प्रदान करता है H100, विभिन्न कार्यों के लिए इष्टतम प्रदर्शन सुनिश्चित करना।
• त्वरित तैनाती: कम से कम समय में मॉडल तैनात करें पांच मिनट पूर्व-कॉन्फ़िगर किए गए स्टार्टर टेम्पलेट्स का उपयोग करना, जिससे विकास से उत्पादन तक जाना आसान हो जाता है।

बक्सों का इस्तेमाल करें

सेरेब्रियम विभिन्न अनुप्रयोगों का समर्थन करता है, जिनमें शामिल हैं:

• अनुवाद करें दस्तावेज़ों, ऑडियो और वीडियो का अनेक भाषाओं में अनुवाद करना।
• सामग्री निर्माण एवं सारांशीकरण: सामग्री को स्पष्ट एवं संक्षिप्त सारांशों में बनाना और संक्षिप्त करना।
• पुनर्प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ीसटीक और प्रासंगिक आउटपुट के लिए भाषा समझ को सटीक डेटा पुनर्प्राप्ति के साथ संयोजित करना।

सेरेब्रियम के साथ अपने एलएलएम को तैनात करने के लिए, उनके पास जाएँ उपयोग के मामले पृष्ठ और उनका अन्वेषण करें स्टार्टर टेम्पलेट्स.

5. PrivateGPT और GPT4All

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

डेटा गोपनीयता को प्राथमिकता देने वालों के लिए, निजी एलएलएम की तैनाती एक आकर्षक विकल्प है। GPT4सभी एक लोकप्रिय ओपन-सोर्स एलएलएम के रूप में सामने आता है जो आपको तीसरे पक्ष की सेवाओं पर निर्भर किए बिना निजी चैटबॉट बनाने की अनुमति देता है।

हालांकि वे हमेशा नवीनतम बड़े मॉडलों (जैसे लामा 3.1 405B) को उच्च-प्रदर्शन क्लाउड प्लेटफार्मों के रूप में जल्दी से शामिल नहीं करते हैं, इन स्थानीय-तैनाती फ्रेमवर्क ने अपने समर्थित मॉडल लाइनअप का लगातार विस्तार किया है।

मूल रूप से, PrivateGPT और GPT4All दोनों ही मॉडल को स्थानीय रूप से चलाने में सक्षम बनाने पर ध्यान केंद्रित करते हैं - ऑन-प्रिमाइसेस सर्वर या यहां तक ​​कि पर्सनल कंप्यूटर पर भी। यह सुनिश्चित करता है कि सभी इनपुट, आउटपुट और मध्यवर्ती गणनाएँ आपके नियंत्रण में रहें।

शुरुआत में, GPT4All ने LLaMA-आधारित डेरिवेटिव जैसे छोटे, अधिक कुशल ओपन-सोर्स मॉडल की एक श्रृंखला का समर्थन करके लोकप्रियता हासिल की। ​​समय के साथ, इसमें MPT और Falcon वेरिएंट के साथ-साथ Mistral 7B जैसे नए प्रवेशकों को शामिल करने के लिए विस्तार किया गया। PrivateGPT, जबकि एक स्टैंडअलोन प्लेटफ़ॉर्म की तुलना में अधिक टेम्पलेट और तकनीक है, यह दिखाता है कि एम्बेडिंग और वेक्टर डेटाबेस का उपयोग करके पुनर्प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ी के साथ स्थानीय मॉडल को कैसे एकीकृत किया जाए - सभी स्थानीय रूप से चल रहे हैं। यह लचीलापन आपको अपने डोमेन के लिए सबसे अच्छा मॉडल चुनने और बाहरी अनुमान प्रदाताओं पर निर्भर किए बिना इसे ठीक करने देता है।

ऐतिहासिक रूप से, स्थानीय रूप से बड़े मॉडल चलाना चुनौतीपूर्ण हो सकता है: ड्राइवर इंस्टॉलेशन, GPU निर्भरता, क्वांटाइजेशन स्टेप्स, और बहुत कुछ नए लोगों को परेशान कर सकता है। GPT4All CPU-केवल परिनियोजन के लिए इंस्टॉलर और गाइड प्रदान करके इसे बहुत सरल बनाता है, जिससे उन डेवलपर्स के लिए बाधा कम हो जाती है जिनके पास GPU क्लस्टर नहीं हैं। PrivateGPT के ओपन-सोर्स रिपॉजिटरी उदाहरण एकीकरण प्रदान करते हैं, जिससे यह समझना आसान हो जाता है कि संदर्भ पुनर्प्राप्ति के लिए क्रोमा या FAISS जैसे इंडेक्सिंग समाधानों के साथ स्थानीय मॉडल को कैसे संयोजित किया जाए। जबकि अभी भी सीखने की अवस्था है, 2024 में दस्तावेज़ीकरण और सामुदायिक समर्थन में काफी सुधार हुआ है, जिससे स्थानीय परिनियोजन अधिक सुलभ हो गया है।

मुख्य विशेषताएं

• स्थानीय परिनियोजन: GPU की आवश्यकता के बिना स्थानीय मशीनों पर GPT4All चलाएं, जिससे यह डेवलपर्स की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए सुलभ हो सके।
• वाणिज्य उपयोग: व्यावसायिक उपयोग के लिए पूर्णतः लाइसेंस प्राप्त, जिससे लाइसेंस संबंधी चिंताओं के बिना उत्पादों में एकीकरण की अनुमति मिलती है।
• अनुदेश ट्यूनिंग: बातचीत की क्षमताओं को बढ़ाने के लिए प्रश्नोत्तर शैली के संकेतों के साथ परिष्कृत, GPT-J जैसे आधार मॉडल की तुलना में अधिक सटीक और सहायक प्रतिक्रियाएं प्रदान करना।

लैंगचेन और सेरेब्रियम के साथ एकीकरण का उदाहरण

GPT4All को क्लाउड पर तैनात करना सेरिब्रियम और इसे एकीकृत करना लैंगचैन स्केलेबल और कुशल इंटरैक्शन की अनुमति देता है। मॉडल परिनियोजन को एप्लिकेशन से अलग करके, आप संसाधनों का अनुकूलन कर सकते हैं और मांग के आधार पर स्वतंत्र रूप से स्केल कर सकते हैं।

सेरेब्रियम और लैंगचेन के साथ GPT4All सेट अप करने के लिए, उपलब्ध विस्तृत ट्यूटोरियल का पालन करें सेरेब्रियम के उपयोग के मामले और जैसे रिपॉजिटरी का पता लगाएं प्राइवेटजीपीटी स्थानीय तैनाती के लिए.

निष्कर्ष

अपने ओपन एलएलएम के लिए सही इंफरेंस एपीआई चुनना आपके एआई अनुप्रयोगों के प्रदर्शन, मापनीयता और लागत-प्रभावशीलता को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित कर सकता है। चाहे आप ग्रोक के साथ गति, पेरप्लेक्सिटी लैब्स के साथ लागत-दक्षता, सांबानोवा क्लाउड के साथ उच्च थ्रूपुट या जीपीटी4ऑल और सेरेब्रियम के साथ गोपनीयता को प्राथमिकता दें, आपकी विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए मजबूत विकल्प उपलब्ध हैं।

इन API का लाभ उठाकर, डेवलपर्स इंफ्रास्ट्रक्चर प्रबंधन की जटिलताओं में उलझे बिना अभिनव AI-संचालित सुविधाओं के निर्माण पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। इन विकल्पों का पता लगाएँ, उनकी पेशकशों के साथ प्रयोग करें, और वह चुनें जो आपकी परियोजना आवश्यकताओं के साथ सबसे अच्छी तरह से मेल खाता हो।