공개 LLM을 위한 최고의 추론 API: AI 애플리케이션 개선

이런 상황을 상상해 보세요. 놀라운 아이디어로 AI 애플리케이션을 구축했지만, 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)을 실행하는 것이 카세트 플레이어로 콘서트를 주최하는 것과 같다는 느낌을 받습니다. 잠재력은 있지만, 성능은 부족합니다.

이것이 공개 LLM을 위한 추론 API가 등장하는 곳입니다. 이러한 서비스는 개발자를 위한 초고성능 백스테이지 패스와 같습니다. 서버 관련 문제, 하드웨어 설정, 성능 병목 현상을 걱정하지 않고 최신 AI 모델을 애플리케이션에 통합할 수 있습니다. 그러나 어떤 API를 사용해야 할까요? 각 API는 번개 같은 속도, 놀라운 확장성, 예산 친화적인 가격을 약속하면서 선택이 어려울 수 있습니다.

이 기사에서는 소음을 제거합니다. 우리는 공개 LLM을 위한 5개의 최고의 추론 API를 탐색하고, 그들의 강점을 분석하며, 애플리케이션의 AI 게임을 어떻게変換할 수 있는지 보여줍니다. 속도, 개인 정보 보호, 비용 효율성, 또는 원시적인 힘을 추구하는지에 관계없이, 모든 사용 사례에 대한 솔루션이 있습니다. 자세한 정보를 살펴보겠습니다.

1. Groq

groq

Groq는 고성능 AI 추론 기술로 유명합니다. 그들의 대표 제품인 언어 처리 유닛(LPU) 추론 기술은 전문 하드웨어와 최적화된 소프트웨어를 결합하여 예외적인 컴퓨팅 속도, 품질, 에너지 효율성을 제공합니다. 이것은 성능을 우선하는 개발자들에게 Groq를 인기 있는 선택으로 만듭니다.

새로운 모델 제공:

• Llama 3.1 8B Instruct: 성능과 속도를 균형잡은 작은 nhưng 놀라운 모델로, 중간 수준의 능력으로 높은 컴퓨팅 비용을 발생시키지 않는 애플리케이션에 적합합니다.
• Llama 3.1 70B Instruct: 사유 솔루션과 경쟁하는 추론, 다언어 번역, 툴 사용 능력을 갖춘 최첨단 모델입니다. Groq의 LPU 기반 인프라에서 이 모델을 실행하면 대규모에서도 실시간 상호 작용을 달성할 수 있습니다.

주요 기능

• 속도 및 성능: GroqCloud는 LPU 네트워크를 통해 Meta AI의 Llama 3 70B와 같은 인기 있는 오픈소스 LLM을 실행할 때 다른 제공업체보다 최대 18배 빠른 속도를 제공합니다.
• 통합의 용이성: Groq는 Python 및 OpenAI 클라이언트 SDK를 제공하여 LangChain 및 LlamaIndex와 같은 프레임워크와의 통합을 간단하게 합니다.
• 유연한 가격: Groq는 모델별, 토큰 기반 가격을 제공하며, Llama 3.2 1B(Preview) 8k의 경우 1백만 토큰당 $0.04입니다. 비용은 모델 복잡도 및 능력에 따라 조정되며, 초기 실험을 위한 무료 티어가 있습니다.

Groq의 제공을 탐색하려면 공식 웹사이트를 방문하고 Python 클라이언트 SDK에 대한 GitHub 저장소를 확인하세요.

2. Perplexity Labs

perplexity-ai

Perplexity Labs는 원래 AI 기반 검색 기능으로 알려졌지만, 이제는 공개 LLM을 tích극적으로 통합하는 완전한 추론 플랫폼입니다. 최근에 Llama 2와 같은 확립된 모델 패밀리뿐만 아니라 Llama 3.1 및 LiquidAI의 Liquid LFM 40B와 같은 최신 모델을 지원하기 시작했습니다.

새로운 모델 제공:

• Llama 3.1 Instruct Models: 추론, 다언어 기능, 최대 128K 토큰의 컨텍스트 길이를 개선하여 더 긴 문서와 더 복잡한 지시를 처리할 수 있습니다.
• Llama-3.1-sonar-large-128K-online: Llama 3.1과 실시간 웹 검색(Sonar)을 결합한 맞춤형 변형으로, 생성 텍스트 기능뿐만 아니라 최신 참조 및 인용문을 제공하여 폐쇄형 모델과 실제 검색 보강 시스템 간의 간격을 메웁니다.

주요 기능

• 광범위한 모델 지원: pplx-api는 Mistral 7B, Llama 13B, Code Llama 34B, Llama 70B와 같은 모델을 지원합니다.
• 비용 효율성: 배치 및 추론에 대해 경제적입니다.
• 개발자 친화적: OpenAI 클라이언트 인터페이스와 호환되어 OpenAI 생태계에 익숙한 개발자가 쉽게 통합할 수 있습니다.
• 고급 기능: llama-3-sonar-small-32k-online 및 llama-3-sonar-large-32k-online과 같은 모델은 인용문을 반환하여 응답의 신뢰성을 향상시킵니다.

가격

Perplexity Labs는 API 요청 및 처리된 토큰 수에 따라 비용을 청구하는 지불형 가격 모델을 제공합니다. 예를 들어, llama-3.1-sonar-small-128k-online의 경우 1000개 요청당 $5, 1백만 토큰당 $0.20입니다. 가격은 더 큰 모델로 증가합니다.

자세한 정보는 Perplexity Labs를 방문하세요.

3. SambaNova Cloud

SambaNova Cloud

SambaNova Cloud는 사용자 정의 제작된 재구성 가능한 데이터 흐름 단위(RDUs)를 통해 인상적인 성능을 제공하여 Llama 3.1 405B 모델에서 초당 200 토큰을 달성합니다. 이것은 전통적인 GPU 기반 솔루션보다 10배 더 나은 성능으로, 중요한 AI 인프라 챌린지를 해결합니다.

주요 기능

• 고 처리량: 복잡한 모델을 처리할 수 있으며, 대규모 애플리케이션에 대한 부드러운 성능을 보장합니다.
• 에너지 효율성: 기존 GPU 인프라에 비해 에너지 소비가 줄어듭니다.
• 확장성: 성능을 희생하지 않고 비용 없이 AI 워크로드를 쉽게 확장할 수 있습니다.

SambaNova Cloud를 선택하는 이유

SambaNova Cloud는 고 처리량 및 저 지연 시간 처리가 필요한 모델을 배포하는 데 이상적입니다. 이는 높은 처리량 및 저 지연 시간 처리를 위한 요구 사항에 적합합니다.

SambaNova Cloud의 제공에 대한 자세한 정보는 공식 웹사이트를 방문하세요.

4. Cerebrium

Cerebrium

Cerebrium은 서버리스 LLM을 배포하는 것을 단순화하여 개발자에게 확장 가능하고 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다. 다양한 하드웨어 옵션을 지원하여 워크로드 요구 사항에 따라 모델이 효율적으로 실행됩니다.

最近의 주요 예는 Llama 3 8B 모델을 TensorRT-LLM 프레임워크로 제공하는 가이드로, Cerebrium의 유연성과 최신 최적화 기술을 통합하는 의지를 보여줍니다.

주요 기능

• 배치 처리: 지속적이고 동적 요청 배치 처리를 통해 GPU 활용도를 향상시키고 비용을 줄이며 처리량을 향상시킵니다.
• 실시간 스트리밍: LLM 출력을 스트리밍하여 지연 시간을 최소화하고 사용자 경험을 향상시킵니다.
• 하드웨어 유연성: CPU에서 NVIDIA의 최신 GPU인 H100까지 다양한 옵션을 제공하여 다양한 작업에 최적의 성능을 제공합니다.
• 빠른 배포: 사전 구성된 시작 템플릿을 사용하여 5분 이내에 모델을 배포하여 개발에서 프로덕션까지의 과정을 간단하게 합니다.

사용 사례

Cerebrium은 다음 애플리케이션을 지원합니다:

• 번역: 여러 언어로 문서, 오디오, 비디오를 번역합니다.
• 콘텐츠 생성 및 요약: 콘텐츠를 생성하고 요약하여 명확하고 간결한 요약을 제공합니다.
• 검색 보강 생성: 언어 이해와 정밀한 데이터 검색을 결합하여 정확하고 관련 있는 출력을 제공합니다.

Cerebrium에서 LLM을 배포하려면 사용 사례 페이지를 방문하고 시작 템플릿을 탐색하세요.

5. PrivateGPT 및 GPT4All

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

데이터 개인 정보 보호를 우선하는 경우, 개인 LLM을 배포하는 것이 매력적인 옵션입니다. GPT4All은 第三자 서비스에 의존하지 않고 개인용 채팅봇을 만들 수 있는 인기 있는 오픈소스 LLM입니다.

GPT4All은 초기에 작은 효율적인 오픈소스 모델을 지원했지만, 최근에는 MPT 및 Falcon 변형과 같은 새로운 모델을 추가했습니다.

PrivateGPT는 로컬 모델을 통합하여 임베딩 및 벡터 데이터베이스를 사용하는 검색 보강 생성을 제공합니다. 이 유연성으로 개발자는 도메인에 가장 적합한 모델을 선택하고 외부 추론 제공업체에 의존하지 않고 미세 조정할 수 있습니다.

로컬에서 대형 모델을 실행하는 것은 과거에 어려웠을 수 있지만, GPT4All은 설치 프로그램 및 CPU 전용 배포를 위한 가이드를 제공하여 개발자에게 더 쉽게 만들었습니다. PrivateGPT의 오픈소스 저장소는 Chroma 또는 FAISS와 같은 인덱싱 솔루션과 로컬 모델을 통합하는 방법에 대한 예제를 제공합니다.

주요 기능

• 로컬 배포: GPU가 필요하지 않아 개발자에게 접근성이 높습니다.
• 상업적 사용: 상업적 사용을 위한 완전한 라이선스를 제공하여 제품에 통합할 때 라이선스 문제가 없습니다.
• 지시 미세 조정: Q&A 스타일의 프롬프트로 미세 조정하여 대화 능력을 향상시키고, GPT-J와 같은 기본 모델보다 더 정확하고 유용한 응답을 제공합니다.

LangChain 및 Cerebrium과 통합 예시

Cerebrium과 LangChain을 사용하여 GPT4All을 클라우드에 배포하고 통합하면 확장 가능하고 효율적인 상호 작용을实现할 수 있습니다. 모델 배포를 애플리케이션에서 분리하여 리소스를 최적화하고 수요에 따라 독립적으로 확장할 수 있습니다.

Cerebrium의 사용 사례와 PrivateGPT의 저장소에서 자세한 자습서를 따라 로컬 배포를 설정하세요.

결론

공개 LLM을 위한 적절한 추론 API를 선택하면 AI 애플리케이션의 성능, 확장성, 비용 효율성에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 속도, 비용 효율성, 처리량, 개인 정보 보호를 우선하는지에 관계없이, 특정 요구 사항을 충족하는 강력한 옵션이 있습니다.

이러한 API를 활용하면 개발자는 인프라 관리의 복잡성에 얽매이지 않고, 혁신적인 AI 기반 기능을 구축할 수 있습니다. 이러한 옵션을 탐색하고, 제공을 실험하고, 프로젝트 요구 사항과 가장 잘 맞는 것을 선택하세요.