Лучшие API вывода для открытых LLM-программ для улучшения вашего приложения ИИ

Представьте себе: вы создали приложение ИИ с невероятной идеей, но оно испытывает трудности с реализацией, потому что запуск больших языковых моделей (LLM) напоминает попытку провести концерт с кассетным проигрывателем. Потенциал есть, но производительность? Недостаточная.

Вот тут-то и появляются API вывода для открытых LLM. Эти сервисы — как суперзаряженные проходы за кулисы для разработчиков, позволяющие интегрировать передовые модели ИИ в ваши приложения, не беспокоясь о головной боли сервера, настройках оборудования или узких местах производительности. Но какой API следует использовать? Выбор может показаться ошеломляющим, поскольку каждый обещает молниеносную скорость, потрясающую масштабируемость и бюджетную цену.

В этой статье мы прорвемся сквозь шум. Мы рассмотрим пять лучших API вывода для открытых LLM, проанализируйте их сильные стороны и покажите, как они могут преобразовать игру ИИ вашего приложения. Независимо от того, ищете ли вы скорость, конфиденциальность, экономичность или грубую мощь, здесь есть решение для каждого варианта использования. Давайте углубимся в детали и найдем подходящее для вас.

1. Грок

грок

Groq славится своей высокопроизводительной технологией вывода ИИ. Их выдающийся продукт, Технология вывода языковых процессоров (LPU), сочетает специализированное оборудование и оптимизированное программное обеспечение для обеспечения исключительной скорости вычислений, качества и энергоэффективности. Это делает Groq фаворитом среди разработчиков, которые ставят производительность на первое место.

Некоторые новые предложения моделей:

• Llama 3.1 8B Инструкция: Меньшая, но исключительно мощная модель, сочетающая в себе производительность и скорость, идеально подходит для приложений, которым требуются умеренные возможности без высоких затрат на вычисления.
• Llama 3.1 70B Инструкция: Современная модель, которая соперничает с фирменными решениями в рассуждениях, многоязычном переводе и использовании инструментов. Запуск этого на инфраструктуре Groq, управляемой LPU, означает, что вы можете достичь интерактивности в реальном времени даже в больших масштабах.

Главные преимущества

• Скорость и производительность: GroqCloud, работающий на основе сети LPU, заявляет о возможностях до В 18 раз выше скорость по сравнению с другими поставщиками при запуске популярных LLM с открытым исходным кодом, таких как Llama 3 70B от Meta AI.
• Легкость интеграции: Groq предлагает клиентские SDK Python и OpenAI, что упрощает интеграцию с такими фреймворками, как Лангчейн и ЛамаИндекс для создания современных приложений LLM и чат-ботов.
• Гибкое ценообразование: Groq предлагает цены на основе токенов, зависящие от модели, начиная с 0.04 доллара США за миллион токенов для Llama 3.2 1B (Preview) 8k. Стоимость масштабируется в зависимости от сложности модели и возможностей, также доступен бесплатный уровень для начальных экспериментов.

Чтобы изучить предложения Groq, посетите их сайт Официальном сайте и проверить их Репозиторий GitHub для клиентского SDK Python.

2. Лаборатории недоумения

недоумение-ai

Perplexity Labs, когда-то известная в первую очередь своими функциями поиска на основе ИИ, превратилась в полноценную платформу вывода, которая активно интегрирует некоторые из самых передовых LLM с открытым исходным кодом. Недавно компания расширила свои горизонты, поддерживая не только устоявшиеся семейства моделей, такие как Llama 2, но и последнюю волну моделей следующего поколения. Сюда входят передовые варианты Llama 3.1 и совершенно новые участники, такие как Liquid LFM 40B от LiquidAI, а также специализированные версии Llama, интегрированные с системой Perplexity «Sonar».

Некоторые новые предложения моделей:

• Модели инструкций Llama 3.1: Предлагая улучшенные рассуждения, многоязычные возможности и расширенную длину контекста до 128 тыс. токенов, что позволяет обрабатывать более длинные документы и более сложные инструкции.
• Llama-3.1-sonar-large-128K-online: Индивидуально разработанный вариант, объединяющий Llama 3.1 с поиском в реальном времени (Sonar). Этот гибридный подход обеспечивает не только возможности генеративного текста, но и актуальные ссылки и цитаты, сокращая разрыв между моделью закрытого ящика и настоящей системой дополненного поиска.

Главные преимущества

• Широкая поддержка моделей: pplx-api поддерживает такие модели, как Мистраль 7Б, Лама 13Б, Код Лама 34Б, и Лама 70Б.
• Экономически эффективным: Разработанное с учетом экономичности как при развертывании, так и при выводе решение Perplexity Labs сообщает о значительной экономии средств.
• Разработчик-Friendly: Совместимость с клиентским интерфейсом OpenAI, что упрощает интеграцию для разработчиков, знакомых с экосистемой OpenAI.
• Расширенные функции: Такие модели, как llama-3-sonar-small-32k-online и llama-3-sonar-large-32k-online может возвращать цитаты, повышая надежность ответов.

Цены

Perplexity Labs предлагает модель ценообразования с оплатой по мере использования, которая взимает плату на основе запросов API и количества обработанных токенов. Например, llama-3.1-sonar-small-128k-online стоит $5 за 1000 запросов и $0.20 за миллион токенов. Ценообразование масштабируется с более крупными моделями, такими как llama-3.1-sonar-large-128k-online по $1 за миллион токенов и llama-3.1-sonar-huge-128k-online по $5 за миллион токенов, все с фиксированной комиссией в $5 за 1000 запросов.

В дополнение к оплате по мере использования Perplexity Labs предлагает план Pro за $20 в месяц или $200 в год. Этот план включает кредиты на использование API на сумму $5 ежемесячно, а также такие бонусы, как неограниченная загрузка файлов и выделенная поддержка, что делает его идеальным для постоянного, более интенсивного использования.

Для получения подробной информации посетите Лаборатории недоумения.

3. Облако SambaNova

Облако SambaNova

SambaNova Cloud обеспечивает впечатляющую производительность благодаря специально разработанной Реконфигурируемые блоки потока данных (RDU)достижения 200 токенов в секунду на модели Llama 3.1 405B. Эта производительность превосходит традиционные решения на базе GPU 10x, решая критически важные проблемы инфраструктуры ИИ.

Главные преимущества

• Высокая пропускная способность: Способен обрабатывать сложные модели без узких мест, обеспечивая бесперебойную работу крупномасштабных приложений.
• Энерго эффективность: Сниженное энергопотребление по сравнению с традиционными инфраструктурами GPU.
• Масштабируемость: Легко масштабируйте рабочие нагрузки ИИ без ущерба для производительности и без значительных затрат.

Почему стоит выбрать SambaNova Cloud?

SambaNova Cloud идеально подходит для развертывания моделей, требующих высокая пропускная способность и с низкой задержкой обработки, что делает его пригодным для сложных задач вывода и обучения. Их секрет заключается в его специализированном оборудовании. Чип SN40L и архитектура потока данных компании позволяют ему обрабатывать чрезвычайно большое количество параметров без задержек и пропускной способности, обычных для графических процессоров

Узнайте больше о предложениях SambaNova Cloud на их сайте Официальном сайте.

4. Церебрий

Церебрий

Cerebrium упрощает развертывание серверных LLM, предлагая масштабируемое и экономически эффективное решение для разработчиков. Благодаря поддержке различных вариантов оборудования Cerebrium гарантирует, что ваши модели будут работать эффективно в соответствии с вашими конкретными требованиями к рабочей нагрузке.

Ярким примером последних лет является руководство по использованию фреймворка TensorRT-LLM для обслуживания модели Llama 3 8B, подчеркивающее гибкость Cerebrium и готовность интегрировать новейшие методы оптимизации.

Главные преимущества

• дозирующий: Улучшает использование графического процессора и снижает затраты за счет непрерывной и динамической пакетной обработки запросов, повышая пропускную способность без увеличения задержек.
• Потоковая передача в реальном времени: обеспечивает потоковую передачу выходных данных LLM, сводя к минимуму воспринимаемую задержку и улучшая пользовательский опыт.
• Гибкость оборудования: Предлагает широкий выбор вариантов от центральных процессоров до новейших графических процессоров NVIDIA, таких как H100, обеспечивая оптимальную производительность для различных задач.
• Быстрое развертывание: Развертывание моделей всего за пять минут использование предварительно настроенных стартовых шаблонов, упрощающих переход от разработки к производству.

Случаи использования

Cerebium поддерживает различные приложения, включая:

• Переводы: Перевод документов, аудио и видео на несколько языков.
• Генерация и обобщение контента: Создание и сжатие контента в понятные, краткие резюме.
• Поисково-дополненная генерация: Сочетание понимания языка с точным поиском данных для получения точных и релевантных результатов.

Чтобы развернуть свою степень магистра права с помощью Cerebrum, посетите их страница вариантов использования и изучить их начальные шаблоны.

5. PrivateGPT и GPT4All

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

Для тех, кто отдает приоритет конфиденциальности данных, привлекательным вариантом является развертывание частных LLM. GPT4Все выделяется как популярная программа LLM с открытым исходным кодом, которая позволяет создавать приватные чат-боты, не прибегая к услугам сторонних сервисов.

Хотя они не всегда включают новейшие крупные модели (например, Llama 3.1 405B) так же быстро, как высокопроизводительные облачные платформы, эти фреймворки локального развертывания постоянно расширяют линейку поддерживаемых моделей.

По сути, и PrivateGPT, и GPT4All фокусируются на том, чтобы позволить моделям работать локально — на локальных серверах или даже персональных компьютерах. Это гарантирует, что все входы, выходы и промежуточные вычисления остаются под вашим контролем.

Изначально GPT4All приобрел популярность, поддерживая ряд более мелких и эффективных моделей с открытым исходным кодом, таких как производные на основе LLaMA. Со временем он расширился, включив варианты MPT и Falcon, а также новых участников, таких как Mistral 7B. PrivateGPT, хотя и является скорее шаблоном и техникой, чем автономной платформой, показывает, как интегрировать локальные модели с генерацией с дополненным поиском с использованием вложений и векторных баз данных — все это работает локально. Эта гибкость позволяет вам выбирать лучшую модель для вашего домена и настраивать ее, не полагаясь на внешних поставщиков вывода.

Исторически запуск больших моделей локально мог быть сложным: установка драйверов, зависимости GPU, шаги квантования и многое другое могли сбить с толку новичков. GPT4All упрощает большую часть этого, предоставляя установщики и руководства для развертываний только на CPU, снижая барьер для разработчиков, у которых нет кластеров GPU в их распоряжении. Репозитории с открытым исходным кодом PrivateGPT предлагают примеры интеграции, упрощая понимание того, как объединять локальные модели с решениями индексации, такими как Chroma или FAISS для поиска контекста. Хотя все еще есть кривая обучения, документация и поддержка сообщества значительно улучшились в 2024 году, что делает локальное развертывание все более доступным.

Главные преимущества

• Локальное развертывание: Запускайте GPT4All на локальных компьютерах без необходимости использования графических процессоров, что делает его доступным для широкого круга разработчиков.
• Коммерческое использование: Полностью лицензирован для коммерческого использования, допускает интеграцию в продукты без проблем с лицензированием.
• Инструкция по настройке: Тонкая настройка с подсказками в стиле «вопрос-ответ» для улучшения разговорных навыков, предоставление более точных и полезных ответов по сравнению с базовыми моделями, такими как GPT-J.

Пример интеграции с LangChain и Cerebrium

Развертывание GPT4All в облаке с помощью Церебрий и интегрируя его с Лангчейн позволяет масштабируемое и эффективное взаимодействие. Разделяя развертывание модели от приложения, вы можете оптимизировать ресурсы и масштабировать независимо в зависимости от спроса.

Чтобы настроить GPT4All с Cerebrium и LangChain, следуйте подробным инструкциям, доступным на Варианты использования Cerebium и исследуйте такие репозитории, как ЧастныйGPT для локального развертывания.

Заключение

Выбор правильного API вывода для вашего открытого LLM может существенно повлиять на производительность, масштабируемость и экономическую эффективность ваших приложений ИИ. Независимо от того, отдаете ли вы приоритет скорости с Groq, экономической эффективности с Perplexity Labs, высокой пропускной способности с SambaNova Cloud или конфиденциальности с GPT4All и Cerebrium, существуют надежные варианты, соответствующие вашим конкретным потребностям.

Используя эти API, разработчики могут сосредоточиться на создании инновационных функций на основе ИИ, не увязая в сложностях управления инфраструктурой. Изучите эти варианты, поэкспериментируйте с их предложениями и выберите тот, который лучше всего соответствует требованиям вашего проекта.