De beste Inference-API-er for åpne LLM-er for å forbedre din AI-app

Forestill deg dette: du har bygget en AI-app med en fantastisk idé, men den sliter med å levere fordi kjøring av store språkmodeller (LLM-er) føles som å holde en konsert med en kassettspiller. Potensialet er der, men ytelsen? Savnet.

Dette er der Inference-API-er for åpne LLM-er kommer inn. Disse tjenestene er som superladede backstage-billetter for utviklere, som lar deg integrere toppmoderne AI-modeller i appene dine uten å bekymre deg for serverhodepiner, maskinoppsett eller ytelsesbottlenecker. Men hvilken API bør du bruke? Valget kan føles overveldende, med hver enkelt som lover lynhastighet, kjempeskala og budsjettsvennlig prising.

I denne artikkelen, skjærer vi gjennom støyen. Vi skal utforske fem av de beste Inference-API-ene for åpne LLM-er, dissekere deres styrker og vise hvordan de kan transformere din apps AI-spill. Uansett om du er på jakt etter hastighet, personvern, kostnadseffektivitet eller rå kraft, finnes det en løsning her for hver brukssak. La oss dykke inn i detaljene og finne den riktige for deg.

1. Groq

groq

Groq er kjent for sin høytytende AI-inferens-teknologi. Deres fremtredende produkt, Language Processing Units (LPU) Inference Technology, kombinerer spesialisert maskinvare og optimalisert programvare for å levere eksepsjonell beregningshastighet, kvalitet og energieffektivitet. Dette gjør Groq til en favoritt blant utviklere som prioriterer ytelse.

Noen nye modelltilbud:

• Llama 3.1 8B Instruct: En mindre, men merkbart kapabel modell som balanserer ytelse og hastighet, ideell for applikasjoner som trenger moderat evne uten å påføre høye beregningskostnader.
• Llama 3.1 70B Instruct: En toppmodell som rivaliserer med proprietære løsninger i resonnering, flerspråklig oversettelse og verktøybruk. Å kjøre denne på Groq sine LPU-drevne infrastruktur betyr at du kan oppnå sanntidsinteraktivitet selv på stor skala.

Nøkkeltilbud

• Hastighet og ytelse: GroqCloud, drevet av et nettverk av LPU-er, hevder opptil 18 ganger raskere hastighet sammenlignet med andre leverandører når det kjøres populære åpne kildekode LLM-er som Meta AI sine Llama 3 70B.
• Enkel integrasjon: Groq tilbyr både Python og OpenAI-klient-SDK-er, som gjør det enkelt å integrere med rammeverk som LangChain og LlamaIndex for å bygge avanserte LLM-applikasjoner og chatboter.
• Fleksibel prising: Groq tilbyr modellspesifik, tokenbasert prising med så lavt som $0,04 per million tokens for Llama 3.2 1B (Forhåndsvisning) 8k. Kostnadene skalerer basert på modellkompleksitet og evne, og det finnes også en gratis nivå tilgjengelig for initial eksperimentering.

For å utforske Groq sine tilbud, besøk deres offisielle nettsted og sjekk ut deres GitHub-repositorium for Python-klient-SDK-en.

2. Perplexity Labs

perplexity-ai

Perplexity Labs, som tidligere var kjent for sine AI-drevne søkefunksjoner, har utviklet seg til en fullstendig Inference-plattform som aktivt integrerer noen av de mest avanserte åpne kildekode LLM-ene. Selskapet har nylig utvidet sin horisont ved å støtte ikke bare etablerte modellfamilier som Llama 2, men også den siste bølgen av neste generasjons modeller. Dette inkluderer toppmoderne varianter av Llama 3.1 og helt nye inntredere som Liquid LFM 40B fra LiquidAI, samt spesialiserte versjoner av Llama integrert med Perplexity “Sonar”-systemet.

Noen nye modelltilbud:

• Llama 3.1 Instruct Models: Tilbyr forbedret resonnering, flerspråklig kapasitet og utvidet kontekstlengder opptil 128K tokens, som muliggjør håndtering av lengre dokumenter og mer komplekse instruksjoner.
• Llama-3.1-sonar-large-128K-online: En tilpasset variant som kombinerer Llama 3.1 med sanntidssøk (Sonar). Denne hybridtilnærmingen leverer ikke bare generativ tekstkapasitet, men også oppdaterte referanser og sitater, som broer gapet mellom en lukket boksmodell og et sant gjenvinningsforsterket system.

Nøkkeltilbud

• Bred modellstøtte: pplx-api støtter modeller som Mistral 7B, Llama 13B, Code Llama 34B, og Llama 70B.
• Kostnadseffektiv: Designet for å være økonomisk for både utrulling og inferens, rapporterer Perplexity Labs betydelige kostnadsbesparelser.
• Utviklervennlig: Kompatibel med OpenAI-klientgrensesnittet, som gjør det enkelt for utviklere som er kjent med OpenAI-økosystemet å integrere sammen.
• Avanserte funksjoner: Modeller som llama-3-sonar-small-32k-online og llama-3-sonar-large-32k-online kan returnere sitater, som forbedrer påliteligheten av svarene.

Prising

Perplexity Labs tilbyr en betal-per-bruk-prismodell som belaster basert på API-forespørsler og antall tokens prosessert. For eksempel, llama-3.1-sonar-small-128k-online koster $5 per 1000 forespørsler og $0,20 per million tokens. Prisen skalerer opp med større modeller, som llama-3.1-sonar-large-128k-online på $1 per million tokens og llama-3.1-sonar-huge-128k-online på $5 per million tokens, alle med en flat $5-gebyr per 1000 forespørsler.

I tillegg til betal-per-bruk, tilbyr Perplexity Labs en Pro-plan på $20 per måned eller $200 per år. Denne planen inkluderer $5 verdt av API-brukskreditt per måned, samt fordeler som ubegrenset filopplasting og dedikert støtte, som gjør den ideell for konsekvent, tyngre bruk.

For detaljert informasjon, besøk Perplexity Labs.

3. SambaNova Cloud

SambaNova Cloud

SambaNova Cloud leverer imponerende ytelse med sine spesialbygde Reconfigurable Dataflow Units (RDUs), som oppnår 200 tokens per sekund på Llama 3.1 405B-modellen. Denne ytelsen overgår tradisjonelle GPU-baserte løsninger med 10 ganger, og løser kritiske AI-infrastrukturutfordringer.

Nøkkeltilbud

• Høy gjennomstrømming: I stand til å prosessere komplekse modeller uten flaskehalser, og sikrer jevn ytelse for store applikasjoner.
• Energieffektivitet: Redusert energiforbruk sammenlignet med konvensjonelle GPU-infrastrukturer.
• Skalbarhet: Enkelt å skalerer AI-arbeidsbelastninger uten å ofre ytelse eller påføre betydelige kostnader.

Hvorfor velge SambaNova Cloud?

SambaNova Cloud er ideell for å deployere modeller som krever <strong"høy gjennomstrømming og lav forsinkelse prosessering, og gjør den egnet for krevende inferens- og treningsoppgaver. Deres hemmelighet ligger i sin spesialbygde maskinvare. SN40L-chipen og selskapets datastrømsarkitektur lar det håndtere ekstremt store parameterantall uten forsinkelse og gjennomstrømningsstraff som er vanlig på GPU-er.

Se mer om SambaNova Clouds tilbud på deres offisielle nettsted.

4. Cerebrium

Cerebrium

Cerebrium forenkler deployeringen av serverløse LLM-er, og tilbyr en skalerbar og kostnadseffektiv løsning for utviklere. Med støtte for ulike maskinvarealternativer, sikrer Cerebrium at dine modeller kjører effektivt basert på dine spesifikke arbeidsbelastningskrav.

En viktig nylig eksempel er deres veileder på å bruke TensorRT-LLM-rammeverket til å betjene Llama 3 8B-modellen, som fremhever Cerebriums fleksibilitet og villighet til å integrere de siste optimaliseringsteknikkene.

Nøkkeltilbud

• Batching: Forbedrer GPU-utnyttelse og reduserer kostnader gjennom kontinuerlig og dynamisk forespørselsbatching, som forbedrer gjennomstrømming uten å øke forsinkelsen.
• Sanntidssending: Muliggjør sending av LLM-utdata, som minimerer opplevd forsinkelse og forbedrer brukeropplevelsen.
• Maskinvarefleksibilitet: Tilbyr et utvalg av alternativer fra CPU-er til NVIDIA sine siste GPU-er som H100, som sikrer optimal ytelse for ulike oppgaver.
• Rask deployering: Deploy modeller på så lite som 5 minutter ved å bruke forhånds konfigurerte startmal, som gjør det enkelt å gå fra utvikling til produksjon.

Brukssaker

Cerebrium støtter ulike applikasjoner, inkludert:

• Øversettelse: Øversettelse av dokumenter, lyd og video på flere språk.
• Innholdsgenerering og -sammentrekning: Opprettelse og kondensering av innhold til klare, konsise sammenfatninger.
• Gjenvinning-forsterket generering: Kombinering av språkforståelse med nøyaktig datahenting for nøyaktige og relevante utdata.

For å deployere din LLM med Cerebrium, besøk deres brukssaker-side og utforsk deres startmal.

5. PrivateGPT og GPT4All

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

For de som prioriterer datapersonvern, er deployering av private LLM-er en attraktiv mulighet. GPT4All skiller seg ut som en populær åpen kildekode LLM som lar deg opprette private chatboter uten å være avhengig av tredjeparts-tjenester.

Selv om de ikke alltid inkorporerer de aller siste massive modellene (som Llama 3.1 405B) like raskt som høytytende skytjenester, har disse lokale deployeringsrammeverkene jevnt utvidet sine støttede modellrekker.

I kjernen fokuserer både PrivateGPT og GPT4All på å muliggjøre modellkjøring lokalt – på egen server eller selv personlige datamaskiner. Dette sikrer at alle inndata, utdata og mellomliggende beregninger forblir under din kontroll.

Tidligere fikk GPT4All popularitet ved å støtte en rekke mindre, mer effektive åpne kildekode modeller som LLaMA-baserte derivater. Over tid har den utvidet til å inkludere MPT og Falcon-varianter, samt nye inntredere som Mistral 7B. PrivateGPT, selv om det mer er en mal og en teknikk enn en selvstendig plattform, viser hvordan lokale modeller kan integreres med gjenvinning-forsterket generering ved å bruke innleggninger og vektor databaser – alt kjørt lokalt. Denne fleksibiliteten lar deg velge den beste modellen for din domene og finjustere den uten å være avhengig av eksterne inferens-leverandører.

Historisk sett kunne kjøring av store modeller lokalt være utfordrende: driverinstallasjoner, GPU-avhengigheter, kvantiseringstrinn og mer kunne forvirre nykommerne. GPT4All forenkler mye av dette ved å tilby installasjonsprogrammer og guider for CPU-basert deployering, som senker barrieren for utviklere som ikke har GPU-kluster til rådighet. PrivateGPT sine åpne kildekode-repositorier tilbyr eksempel-integrasjoner, som gjør det enklere å forstå hvordan lokale modeller kan kombineres med indekseringløsninger som Chroma eller FAISS for kontekst-henting. Selv om det fortsatt finnes en læringskurve, har dokumentasjonen og fellesskapsstøtten forbedret seg betydelig i 2024, og gjort lokal deployering mer tilgjengelig.

Nøkkeltilbud

• Lokal deployering: Kjør GPT4All på lokale maskiner uten å kreve GPU-er, som gjør det tilgjengelig for en bred rekke utviklere.
• Kommersiell bruk: Fullt lisensiert for kommersiell bruk, som tillater integrering i produkter uten lisensieringsbekymringer.
• Instruksjonstuning: Finjustert med Q&A-stil-prompter for å forbedre samtaleevner, som gir mer nøyaktige og nyttige svar sammenlignet med basismodeller som GPT-J.

Eksempel-integrasjon med LangChain og Cerebrium

Deployering av GPT4All til skyen med Cerebrium og integrering det med LangChain lar deg oppnå skalerbar og effektiv interaksjon. Ved å skille modell-deployering fra applikasjonen, kan du optimere ressurser og skalerer uavhengig basert på etterspørsel.

For å sette opp GPT4All med Cerebrium og LangChain, følg detaljerte tutoriale tilgjengelig på Cerebriums brukssaker og utforsk repositorier som PrivateGPT for lokale deployeringer.

Konklusjon

Valg av riktig Inference-API for din åpne LLM kan ha en betydelig innvirkning på ytelse, skalerbarhet og kostnadseffektivitet av dine AI-applikasjoner. Uansett om du prioriterer hastighet med Groq, kostnadseffektivitet med Perplexity Labs, høy gjennomstrømming med SambaNova Cloud eller personvern med GPT4All og Cerebrium, finnes det robuste alternativer tilgjengelige for å møte dine spesifikke behov.

Ved å utnytte disse API-ene, kan utviklere fokusere på å bygge innovative AI-drevne funksjoner uten å bli forvirret av kompleksiteten i infrastrukturhåndtering. Utforsk disse alternativene, eksperimenter med deres tilbud og velg den som best harmonerer med dine prosjektkrav.