Le migliori API di inferenza per LLM aperti per migliorare la tua app AI

Immagina questo: hai creato un'app AI con un'idea incredibile, ma fa fatica a realizzarla perché eseguire modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) è come cercare di ospitare un concerto con un mangianastri. Il potenziale c'è, ma le prestazioni? Mancano.

Ecco dove entrano in gioco le API di inferenza per LLM aperti. Questi servizi sono come pass per il backstage potenziati per gli sviluppatori, che ti consentono di integrare modelli di intelligenza artificiale all'avanguardia nelle tue app senza preoccuparti di mal di testa del server, configurazioni hardware o colli di bottiglia delle prestazioni. Ma quale API dovresti usare? La scelta può sembrare schiacciante, con ciascuna che promette velocità fulminea, scalabilità sbalorditiva e prezzi convenienti.

In questo articolo, faremo chiarezza. Esploreremo cinque delle migliori API di inferenza per LLM aperti, analizza i loro punti di forza e mostra come possono trasformare il gioco AI della tua app. Che tu sia alla ricerca di velocità, privacy, economicità o potenza pura, qui c'è una soluzione per ogni caso d'uso. Immergiamoci nei dettagli e troviamo quella giusta per te.

1. Groq

groq

Groq è rinomato per la sua tecnologia di inferenza AI ad alte prestazioni. Il loro prodotto di spicco, il Tecnologia di inferenza delle unità di elaborazione del linguaggio (LPU), combina hardware specializzato e software ottimizzato per offrire velocità di elaborazione, qualità ed efficienza energetica eccezionali. Ciò rende Groq uno dei preferiti tra gli sviluppatori che danno priorità alle prestazioni.

Alcune nuove offerte di modelli:

• Llama 3.1 8B Istruzione: Un modello più piccolo ma straordinariamente efficiente che bilancia prestazioni e velocità, ideale per applicazioni che necessitano di capacità moderate senza comportare costi di elaborazione elevati.
• Llama 3.1 70B Istruzione: Un modello all'avanguardia che rivaleggia con soluzioni proprietarie in ragionamento, traduzione multilingue e utilizzo di strumenti. Eseguendolo sull'infrastruttura basata su LPU di Groq, puoi ottenere interattività in tempo reale anche su larga scala.

Funzionalità principali

• Velocità e prestazioni: GroqCloud, alimentato da una rete di LPU, afferma fino a 18 volte più veloce rispetto ad altri provider quando si eseguono LLM open source popolari come Llama 3 70B di Meta AI.
• Facilità di integrazione: Groq offre sia gli SDK client Python che OpenAI, rendendo semplice l'integrazione con framework come LangChain e CallIndex per la creazione di applicazioni LLM avanzate e chatbot.
• Prezzi flessibili: Groq offre prezzi basati su token e specifici per modello con prezzi bassi come $ 0.04 per milione di token per Llama 3.2 1B (anteprima) 8k. I costi variano in base alla complessità e alla capacità del modello, ed è disponibile anche un livello gratuito per la sperimentazione iniziale.

Per esplorare le offerte di Groq, visita il loro Sito ufficiale e controlla il loro Repository GitHub per l'SDK client Python.

2. Laboratori di perplessità

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Perplexity Labs, un tempo nota principalmente per le sue funzionalità di ricerca basate sull'intelligenza artificiale, si è evoluta in una piattaforma di inferenza completa che integra attivamente alcuni dei più avanzati LLM open source. L'azienda ha recentemente ampliato i suoi orizzonti supportando non solo famiglie di modelli consolidate come Llama 2, ma anche l'ultima ondata di modelli di nuova generazione. Ciò include varianti all'avanguardia di Llama 3.1 e nuovi entranti come Liquid LFM 40B di LiquidAI, nonché versioni specializzate di Llama integrate con il sistema "Sonar" di Perplexity.

Alcune nuove offerte di modelli:

• Modelli di istruzioni Llama 3.1: Offre ragionamento migliorato, capacità multilingue e lunghezze di contesto estese fino a 128K token, consentendo la gestione di documenti più lunghi e istruzioni più complesse.
• Llama-3.1-sonar-large-128K-online: Una variante su misura che combina Llama 3.1 con la ricerca web in tempo reale (Sonar). Questo approccio ibrido fornisce non solo capacità di testo generativo, ma anche riferimenti e citazioni aggiornati, colmando il divario tra un modello closed-box e un vero sistema di recupero aumentato.

Funzionalità principali

• Ampio supporto del modello: Il API pplx supporta modelli come Mistral 7B, Llama 13B, Codice Llama 34B, e Lama 70B.
• Costo-efficace: Progettato per essere economico sia in termini di distribuzione che di inferenza, Perplexity Labs segnala notevoli risparmi sui costi.
• Developer-friendly: Compatibile con l'interfaccia client OpenAI, per consentire agli sviluppatori che hanno familiarità con l'ecosistema OpenAI di integrarsi facilmente e senza problemi.
• Funzioni avanzate: Modelli come lama-3-sonar-piccolo-32k-online e lama-3-sonar-grande-32k-online può restituire citazioni, aumentando l'affidabilità delle risposte.

Prezzi

Perplexity Labs offre un modello di prezzo pay-as-you-go che addebita in base alle richieste API e al numero di token elaborati. Ad esempio, llama-3.1-sonar-small-128k-online costa $ 5 per 1000 richieste e $ 0.20 per milione di token. Il prezzo aumenta con modelli più grandi, come llama-3.1-sonar-large-128k-online a $ 1 per milione di token e llama-3.1-sonar-huge-128k-online a $ 5 per milione di token, tutti con una tariffa fissa di $ 5 per 1000 richieste.

Oltre al pay-as-you-go, Perplexity Labs offre un piano Pro a $ 20 al mese o $ 200 all'anno. Questo piano include $ 5 di crediti di utilizzo API al mese, insieme a vantaggi come caricamenti di file illimitati e supporto dedicato, rendendolo ideale per un utilizzo costante e più intenso.

Per informazioni dettagliate, visitare Laboratori di perplessità.

3. Nuvola SambaNova

Nuvola SambaNova

SambaNova Cloud offre prestazioni impressionanti grazie alla sua configurazione personalizzata Unità di flusso dati riconfigurabili (RDU), raggiungendo 200 gettoni al secondo sul modello Llama 3.1 405B. Questa prestazione supera le soluzioni tradizionali basate su GPU 10x, affrontando le sfide critiche dell'infrastruttura di intelligenza artificiale.

Funzionalità principali

• Elevata produttività: In grado di elaborare modelli complessi senza colli di bottiglia, garantendo prestazioni fluide per applicazioni su larga scala.
• Energy Efficiency: Consumo energetico ridotto rispetto alle infrastrutture GPU convenzionali.
• Scalabilità: Scala facilmente i carichi di lavoro dell'intelligenza artificiale senza sacrificare le prestazioni o sostenere costi significativi.

Perché scegliere SambaNova Cloud?

SambaNova Cloud è ideale per distribuire modelli che richiedono rendimento elevato e bassa latenza elaborazione, rendendolo adatto per attività di inferenza e formazione impegnative. Il loro segreto sta nel suo hardware personalizzato. Il chip SN40L e l'architettura del flusso di dati dell'azienda gli consentono di gestire conteggi di parametri estremamente elevati senza le penalità di latenza e produttività comuni sulle GPU

Scopri di più sulle offerte di SambaNova Cloud sul loro Sito ufficiale.

4. Cerebrio

Cerebrio

Cerebrium semplifica l'implementazione di LLM serverless, offrendo una soluzione scalabile e conveniente per gli sviluppatori. Con il supporto per varie opzioni hardware, Cerebrium assicura che i tuoi modelli funzionino in modo efficiente in base ai requisiti specifici del tuo carico di lavoro.

Un esempio recente e importante è la loro guida all'utilizzo del framework TensorRT-LLM per il modello Llama 3 8B, che evidenzia la flessibilità di Cerebrium e la sua volontà di integrare le più recenti tecniche di ottimizzazione.

Funzionalità principali

• Dosaggio: Migliora l'utilizzo della GPU e riduce i costi tramite l'elaborazione in batch continua e dinamica delle richieste, migliorando la produttività senza aumentare la latenza.
• Streaming in tempo reale: Abilita lo streaming degli output LLM, riducendo al minimo la latenza percepita e migliorando l'esperienza dell'utente.
• Flessibilità dell'hardware: Offre una gamma di opzioni dalle CPU alle ultime GPU di NVIDIA come H100, garantendo prestazioni ottimali per diverse attività.
• Distribuzione rapida: Distribuisci modelli in appena cinque minuti utilizzando modelli di avvio preconfigurati, semplificando il passaggio dallo sviluppo alla produzione.

Casi d'uso

Cerebrium supporta varie applicazioni, tra cui:

• Traduzione: Traduzione di documenti, audio e video in più lingue.
• Generazione e riepilogo dei contenuti: Creare e condensare i contenuti in riassunti chiari e concisi.
• Generazione aumentata di recupero: Combinare la comprensione della lingua con il recupero preciso dei dati per ottenere risultati accurati e pertinenti.

Per distribuire il tuo LLM con Cerebrium, visita il loro pagina dei casi d'uso ed esplorare il loro modelli di partenza.

5. PrivateGPT e GPT4All

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

Per chi dà priorità alla riservatezza dei dati, l'implementazione di LLM privati ​​rappresenta un'opzione interessante. GPT4Tutti si distingue come un popolare LLM open source che consente di creare chatbot privati ​​senza dover ricorrere a servizi di terze parti.

Sebbene non sempre integrino i modelli più recenti e massivi (come Llama 3.1 405B) con la stessa rapidità delle piattaforme cloud ad alte prestazioni, questi framework di distribuzione locale hanno costantemente ampliato la gamma di modelli supportati.

In sostanza, sia PrivateGPT che GPT4All si concentrano sull'abilitazione dei modelli per l'esecuzione locale, su server on-premise o persino su personal computer. Ciò garantisce che tutti gli input, gli output e i calcoli intermedi rimangano sotto il tuo controllo.

Inizialmente, GPT4All ha guadagnato popolarità supportando una gamma di modelli open source più piccoli ed efficienti come i derivati ​​basati su LLaMA. Nel tempo, si è espanso per includere varianti MPT e Falcon, così come nuovi entranti come Mistral 7B. PrivateGPT, sebbene sia più un modello e una tecnica che una piattaforma autonoma, mostra come integrare modelli locali con generazione aumentata dal recupero utilizzando incorporamenti e database vettoriali, tutti eseguiti localmente. Questa flessibilità ti consente di scegliere il modello migliore per il tuo dominio e di perfezionarlo senza affidarti a provider di inferenza esterni.

Storicamente, eseguire modelli di grandi dimensioni in locale potrebbe essere impegnativo: installazioni di driver, dipendenze GPU, passaggi di quantizzazione e altro potrebbero far inciampare i nuovi arrivati. GPT4All semplifica molto di questo fornendo programmi di installazione e guide per distribuzioni solo CPU, abbassando la barriera per gli sviluppatori che non hanno cluster GPU a disposizione. I repository open source di PrivateGPT offrono integrazioni di esempio, rendendo più semplice capire come combinare modelli locali con soluzioni di indicizzazione come Chroma o FAISS per il recupero del contesto. Sebbene ci sia ancora una curva di apprendimento, la documentazione e il supporto della community sono migliorati in modo significativo nel 2024, rendendo la distribuzione locale sempre più accessibile.

Funzionalità principali

• Distribuzione locale: Esegui GPT4All su macchine locali senza richiedere GPU, rendendolo accessibile a un'ampia gamma di sviluppatori.
• Uso commerciale: Completamente concesso in licenza per uso commerciale, consente l'integrazione nei prodotti senza problemi di licenza.
• Sintonizzazione delle istruzioni: Ottimizzato con prompt in stile Q&A per migliorare le capacità di conversazione, fornendo risposte più precise e utili rispetto ai modelli base come GPT-J.

Esempio di integrazione con LangChain e Cerebrium

Distribuzione di GPT4All sul cloud con Cerebrio e integrandolo con LangChain consente interazioni scalabili ed efficienti. Separando la distribuzione del modello dall'applicazione, puoi ottimizzare le risorse e scalare in modo indipendente in base alla domanda.

Per configurare GPT4All con Cerebrium e LangChain, segui i tutorial dettagliati disponibili su Casi d'uso di Cerebrium ed esplorare repository come GPT privato per distribuzioni locali.

Conclusione

La scelta della giusta API di inferenza per il tuo LLM aperto può avere un impatto significativo sulle prestazioni, sulla scalabilità e sulla convenienza delle tue applicazioni AI. Che tu dia priorità alla velocità con Groq, alla convenienza con Perplexity Labs, all'elevata produttività con SambaNova Cloud o alla privacy con GPT4All e Cerebrium, sono disponibili opzioni affidabili per soddisfare le tue esigenze specifiche.

Sfruttando queste API, gli sviluppatori possono concentrarsi sulla creazione di funzionalità innovative basate sull'intelligenza artificiale senza impantanarsi nelle complessità della gestione dell'infrastruttura. Esplora queste opzioni, sperimenta le loro offerte e seleziona quella che meglio si allinea ai requisiti del tuo progetto.