Najlepsze API Inferencji dla Otwartych LLM, aby Zwiększyć Możliwości Twojej Aplikacji AI

Wyobraź sobie to: zbudowałeś aplikację AI z niesamowitą ideą, ale ma trudności z dostarczaniem wyników, ponieważ uruchamianie dużych modeli językowych (LLM) wydaje się jak organizowanie koncertu z odtwarzaczem kasetowym. Potencjał jest tam, ale wydajność? Niewystarczająca.

To właśnie tutaj zaczynają się API inferencji dla otwartych LLM. Usługi te są jak super-napotkowe bilety dla deweloperów, pozwalające na integrację najnowocześniejszych modeli AI z Twoimi aplikacjami bez martwienia się o problemy z serwerami, konfiguracjami sprzętu czy wąskie gardła wydajności. Ale które API powinno się wybrać? Wybór może być przytłaczający, ponieważ każde z nich obiecuje błyskawiczną szybkość, oszałamiającą skalowalność i przyjazne dla budżetu ceny.

W tym artykule przebijamy się przez szum. Zbadamy pięć najlepszych API inferencji dla otwartych LLM, rozłożymy ich zalety i pokażemy, jak mogą one przekształcić grę AI Twojej aplikacji. Niezależnie od tego, czy szukasz szybkości, prywatności, efektywności kosztowej czy surowej mocy, istnieje rozwiązanie dla każdego przypadku użycia. Zanurzmy się w szczegóły i znajdźmy odpowiednie dla Ciebie.

1. Groq

groq

Groq jest słynny ze swojej wysokowydajnej technologii inferencji AI. Ich wyróżniający się produkt, Language Processing Units (LPU) Inference Technology, łączy specjalistyczny sprzęt i zoptymalizowane oprogramowanie, aby dostarczyć wyjątkową szybkość obliczeń, jakość i efektywność energetyczną. To sprawia, że Groq jest ulubionym wyborem wśród deweloperów, którzy priorytetowo traktują wydajność.

Niektóre nowe oferty modeli:

• Llama 3.1 8B Instruct: Mniejszy, lecz niezwykle zdolny model, który balansuje wydajność i szybkość, idealny dla aplikacji, które wymagają umiarkowanej zdolności bez ponoszenia wysokich kosztów obliczeniowych.
• Llama 3.1 70B Instruct: Model na poziomie stanu sztuki, który rywalizuje z rozwiązaniami własnościowymi w rozumowaniu, tłumaczeniu wielojęzycznym i użyciu narzędzi. Uruchamianie tego modelu na infrastrukturze Groq z napędem LPU oznacza, że możesz osiągnąć interakcje w czasie rzeczywistym nawet w dużych skalach.

Kluczowe funkcje

• Szybkość i wydajność: GroqCloud, napędzany przez sieć LPU, twierdzi, że oferuje do 18-krotnie szybsze prędkości w porównaniu z innymi dostawcami podczas uruchamiania popularnych otwartych modeli LLM, takich jak Llama 3 70B od Meta AI.
• Łatwość integracji: Groq oferuje zarówno SDK dla Pythona, jak i OpenAI, co sprawia, że jest łatwe do integracji z frameworkami takimi jak LangChain i LlamaIndex do budowy zaawansowanych aplikacji LLM i czatbotów.
• Elastyczne ceny: Groq oferuje ceny oparte na modelu, tokenach z ceną już od 0,04 USD za milion tokenów dla Llama 3.2 1B (Podgląd) 8k. Koszty są skalowane w zależności od złożoności modelu i możliwości, a także dostępny jest bezpłatny poziom dla początkowych eksperymentów.

Aby zapoznać się z ofertą Groq, odwiedź ich oficjalną stronę i sprawdź ich repozytorium GitHub dla SDK Pythona.

2. Perplexity Labs

perplexity-ai

Perplexity Labs, wcześniej znany głównie ze swoich funkcjonalności wyszukiwania AI, ewoluował w pełnoprawną platformę inferencji, która aktywnie integruje niektóre z najbardziej zaawansowanych otwartych modeli LLM. Firma rozszerzyła swoje horyzonty, wspierając nie tylko ugruntowane rodziny modeli, takie jak Llama 2, ale także najnowszą falę modeli następnej generacji. Obejmuje to najnowocześniejsze warianty Llama 3.1 oraz całkowicie nowe wpisy, takie jak Liquid LFM 40B od LiquidAI, a także specjalne wersje Llama zintegrowane z systemem Perplexity “Sonar”.

Niektóre nowe oferty modeli:

• Llama 3.1 Instruct Models: Oferujące ulepszone rozumowanie, możliwości wielojęzyczne i wydłużone długości kontekstu do 128K tokenów, umożliwiające obsługę dłuższych dokumentów i bardziej złożonych instrukcji.
• Llama-3.1-sonar-large-128K-online: Zindywidualizowana wersja łącząca Llama 3.1 z wyszukiwaniem internetowym w czasie rzeczywistym (Sonar). Ten hybrydowy podejście dostarcza nie tylko możliwości generowania tekstu, ale także najnowsze odniesienia i cytaty, zamykając lukę między modelem zamkniętym a prawdziwym systemem wspomaganym odzyskiwaniem.

Kluczowe funkcje

• Szerokie wsparcie modeli: pplx-api obsługuje modele takie jak Mistral 7B, Llama 13B, Code Llama 34B, i Llama 70B.
• Ekonomia: Zaprojektowany, aby być ekonomiczny zarówno dla wdrożenia, jak i inferencji, Perplexity Labs raportuje znaczne oszczędności kosztów.
• Przyjazny dla deweloperów: Zgodny z interfejsem klienta OpenAI, co sprawia, że jest łatwy do integracji dla deweloperów znających ekosystem OpenAI.
• Zaawansowane funkcje: Modele takie jak llama-3-sonar-small-32k-online i llama-3-sonar-large-32k-online mogą zwrócić cytaty, zwiększając niezawodność odpowiedzi.

Cennik

Perplexity Labs oferuje model cenowy pay-as-you-go, który nalicza opłaty na podstawie żądań API i liczby przetworzonych tokenów. Na przykład, llama-3.1-sonar-small-128k-online kosztuje 5 USD za 1000 żądań i 0,20 USD za milion tokenów. Ceny rosną wraz ze zwiększeniem się modelu, takim jak llama-3.1-sonar-large-128k-online za 1 USD za milion tokenów i llama-3.1-sonar-huge-128k-online za 5 USD za milion tokenów, wszystko z opłatą 5 USD za 1000 żądań.

Ponadto Perplexity Labs oferuje plan Pro za 20 USD miesięcznie lub 200 USD rocznie. Ten plan obejmuje 5 USD kredytów API miesięcznie, a także korzyści takie jak nieograniczone przesyłanie plików i dedykowane wsparcie, co sprawia, że jest idealny dla stałego, intensywnego użycia.

Aby uzyskać szczegółowe informacje, odwiedź Perplexity Labs.

3. SambaNova Cloud

SambaNova Cloud

SambaNova Cloud dostarcza imponującą wydajność dzięki swoim niestandardowym Reconfigurable Dataflow Units (RDUs), osiągając 200 tokenów na sekundę na modelu Llama 3.1 405B. Ta wydajność przewyższa tradycyjne rozwiązania oparte na GPU o 10-krotność, rozwiązując krytyczne wyzwania infrastruktury AI.

Kluczowe funkcje

• Wysoka przepływność: W stanie przetwarzać złożone modele bez wąskich gardeł, zapewniając gładką wydajność dla aplikacji o dużych skalach.
• Efektywność energetyczna: Zmniejszone zużycie energii w porównaniu z konwencjonalnymi infrastrukturami GPU.
• Skalowalność: Łatwo skaluj obciążenia AI bez poświęcania wydajności lub ponoszenia znacznych kosztów.

Dlaczego wybrać SambaNova Cloud?

SambaNova Cloud jest idealny do wdrożenia modeli, które wymagają wysokiej przepływności i niskiej latencji przetwarzania, co sprawia, że jest odpowiedni dla wymagających zadań inferencji i szkolenia. Ich sekret leży w ich niestandardowym sprzęcie. Chip SN40L i architektura przepływu danych firmy umożliwiają im obsługę ekstremalnie dużych liczb parametrów bez kar za opóźnienie i przepływność powszechnych na GPU

Zobacz więcej o ofercie SambaNova Cloud na ich oficjalnej stronie.

4. Cerebrium

Cerebrium

Cerebrium upraszcza wdrożenie serwerowych LLM, oferując skalowalne i ekonomiczne rozwiązanie dla deweloperów. Z obsługą różnych opcji sprzętowych, Cerebrium zapewnia, że Twoje modele działają wydajnie na podstawie Twoich konkretnych wymagań obciążenia.

Kluczowym przykładem jest ich przewodnik po użyciu frameworku TensorRT-LLM do obsługi modelu Llama 3 8B, podkreślając elastyczność Cerebrium i gotowość do integrowania najnowszych technik optymalizacji.

Kluczowe funkcje

• Partie: Zwiększa wykorzystanie GPU i redukuje koszty dzięki ciągłemu i dynamicznemu partionowaniu żądań, poprawiając przepływność bez zwiększania opóźnienia.
• Transmisja w czasie rzeczywistym: Umożliwia transmisję danych wyjściowych LLM, minimalizując postrzegane opóźnienie i poprawiając doświadczenie użytkownika.
• Elastyczność sprzętu: Oferuje szereg opcji od CPU do najnowszych GPU NVIDII, takich jak H100, zapewniając optymalną wydajność dla różnych zadań.
• Szybkie wdrożenie: Wdrożenie modeli w ciągu zaledwie pięciu minut przy użyciu prekonfigurowanych szablonów startowych, co ułatwia przejście od rozwoju do produkcji.

Przypadki użycia

Cerebrium wspiera różne aplikacje, w tym:

• Tłumaczenie: Tłumaczenie dokumentów, audio i wideo na wiele języków.
• Generowanie i podsumowanie treści: Tworzenie i kondensowanie treści w jasne, zwięzłe podsumowania.
• Wspomagana generacja odzyskiwaniem: Łączenie zrozumienia języka z precyzyjnym odzyskiwaniem danych, aby uzyskać dokładne i istotne dane wyjściowe.

Aby wdrożyć swój LLM z Cerebrium, odwiedź ich stronę przypadków użycia i przeglądaj ich szablony startowe.

5. PrivateGPT i GPT4All

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

Dla tych, którzy priorytetowo traktują prywatność danych, wdrożenie prywatnych LLM jest atrakcyjną opcją. GPT4All wyróżnia się jako popularny, otwarty model LLM, który pozwala tworzyć prywatne czatboty bez polegania na usługach zewnętrznych.

Chociaż nie zawsze obejmują one najnowsze, ogromne modele (takie jak Llama 3.1 405B) tak szybko, jak platformy chmury o wysokiej wydajności, te ramy wdrożenia lokalnego stopniowo rozszerzają swoje linie modeli wspieranych.

W rdzeniu zarówno PrivateGPT, jak i GPT4All koncentrują się na umożliwieniu modelom działania lokalnie – na serwerach lokalnych lub nawet komputerach osobistych. To zapewnia, że wszystkie dane wejściowe, wyjściowe i pośrednie obliczenia pozostają pod Twoją kontrolą.

Początkowo GPT4All zyskał popularność, wspierając szereg mniejszych, bardziej wydajnych modeli open-source, takich jak pochodne LLaMA. Z czasem rozszerzył się na wsparcie dla MPT i Falcon, a także nowych wpisów, takich jak Mistral 7B. PrivateGPT, chociaż bardziej szablon i technika niż samodzielna platforma, pokazuje, jak zintegrować lokalne modele z generacją wspomaganą odzyskiwaniem przy użyciu osadzeń i baz danych wektorowych – wszystko działa lokalnie. Ta elastyczność pozwala wybrać najlepszy model dla Twojej domeny i dostosować go bez polegania na zewnętrznych dostawcach inferencji.

Historycznie, uruchamianie dużych modeli lokalnie mogło być wyzwaniem: instalacje sterowników, zależności GPU, kroki kwantyzacji i wiele więcej mogło powstrzymać nowicjuszy. GPT4All upraszcza wiele z tego, dostarczając instalatory i przewodniki dla wdrożeń CPU, obniżając barierę dla deweloperów, którzy nie mają klastrów GPU do dyspozycji. Repozytoria open-source PrivateGPT oferują przykładowe integracje, co ułatwia zrozumienie, jak połączyć lokalne modele z rozwiązaniami indeksowania, takimi jak Chroma lub FAISS, do odzyskiwania kontekstu. Chociaż nadal istnieje krzywa uczenia, dokumentacja i wsparcie społeczności znacznie się poprawiły w 2024 roku, sprawiając, że wdrożenie lokalne staje się coraz bardziej dostępne.

Kluczowe funkcje

• Wdrożenie lokalne: Uruchom GPT4All na maszynach lokalnych bez wymogu GPU, co sprawia, że jest dostępny dla szerokiego grona deweloperów.
• Użycie komercyjne: W pełni licencjonowany do użycia komercyjnego, pozwalający na integrację z produktami bez obaw o licencje.
• Dostosowanie instrukcji: Dostosowany do pytań i odpowiedzi, aby poprawić zdolności konwersacyjne, dostarczając bardziej dokładne i przydatne odpowiedzi w porównaniu z modelami podstawowymi, takimi jak GPT-J.

Przykład integracji z LangChain i Cerebrium

Wdrożenie GPT4All w chmurze z Cerebrium i integracja z LangChain umożliwiają skalowalne i efektywne interakcje. Rozdzielając wdrożenie modelu od aplikacji, możesz zoptymalizować zasoby i skalować niezależnie w zależności od popytu.

Aby skonfigurować GPT4All z Cerebrium i LangChain, postępuj zgodnie ze szczegółowymi samouczkami dostępnymi na stronie przypadków użycia Cerebrium i przeglądaj repozytoria, takie jak PrivateGPT, dla wdrożeń lokalnych.

Podsumowanie

Wybór odpowiedniego API inferencji dla Twojego otwartego LLM może znacznie wpłynąć na wydajność, skalowalność i efektywność kosztową Twoich aplikacji AI. Niezależnie od tego, czy priorytetowo traktujesz szybkość z Groq, efektywność kosztową z Perplexity Labs, wysoką przepływność z SambaNova Cloud, czy prywatność z GPT4All i Cerebrium, istnieją solidne opcje, aby spełnić Twoje specyficzne potrzeby.

Korzystając z tych API, deweloperzy mogą skoncentrować się na budowaniu innowacyjnych funkcji AI bez zanurzania się w złożonościach zarządzania infrastrukturą. Przeglądaj te opcje, eksperymentuj z ich ofertami i wybierz ten, który najlepiej odpowiada wymaganiom Twojego projektu.