Лучшие API для вывода открытых моделей LLM для улучшения вашего приложения AI

Представьте себе следующее: вы построили приложение AI с невероятной идеей, но оно испытывает трудности с доставкой, потому что запуск крупных языковых моделей (LLM) feels как попытка организовать концерт с помощью кассетного плеера. Потенциал есть, но производительность? Не достаточно.

Именно здесь на сцену выходят API для вывода открытых моделей LLM. Эти сервисы подобны суперзаряженным бэкстейдж-пропускам для разработчиков, позволяющим интегрировать передовые модели AI в ваши приложения без беспокойства о серверных головных болях, аппаратных настройках или проблемах с производительностью. Но какой API следует использовать? Выбор может показаться ошеломляющим, поскольку каждый из них обещает молниеносную скорость, ошеломляющую масштабируемость и бюджетную цену.

В этой статье мы проясним ситуацию. Мы рассмотрим пять лучших API для вывода открытых моделей LLM, проанализируем их сильные стороны и покажем, как они могут преобразовать игру вашего приложения AI. Будете ли вы искать скорость, конфиденциальность, эффективность затрат или сырую мощность, здесь есть решение для каждого случая использования. Давайте углубимся в детали и найдем правильный вариант для вас.

1. Groq

groq

Groq известен своей высокопроизводительной технологией вывода AI. Их флагманский продукт, Language Processing Units (LPU) Inference Technology, сочетает специализированное оборудование и оптимизированное программное обеспечение для обеспечения исключительной скорости вычислений, качества и энергоэффективности. Это делает Groq любимцем среди разработчиков, которые отдают приоритет производительности.

Некоторые новые предложения моделей:

• Llama 3.1 8B Instruct: Меньшая, но замечательно способная модель, которая балансирует производительность и скорость, идеальная для приложений, которым требуется умеренная способность без высоких вычислительных затрат.
• Llama 3.1 70B Instruct: Модель уровня состояния, которая соперничает с проприетарными решениями в рассуждениях, многоязычных переводах и использовании инструментов. Запуск этой модели на инфраструктуре Groq с LPU означает, что вы можете добиться реального взаимодействия даже в крупном масштабе.

Ключевые особенности

• Скорость и производительность: GroqCloud, работающий на сети LPU, утверждает, что обеспечивает скорость до 18 раз быстрее, чем у других поставщиков при запуске популярных открытых моделей LLM, таких как Llama 3 70B от Meta AI.
• Легкость интеграции: Groq предлагает SDK для Python и OpenAI, что делает его простым для интеграции с фреймворками, такими как LangChain и LlamaIndex, для построения передовых приложений и чат-ботов LLM.
• Гибкая цена: Groq предлагает модельную, токеновую цену с ценой как низкой, как 0,04 доллара за миллион токенов для Llama 3.2 1B (Предварительный просмотр) 8k. Стоимость масштабируется на основе сложности и возможностей модели, и также есть бесплатный тарифный план для первоначального эксперимента.

Чтобы изучить предложения Groq, посетите их официальный сайт и проверьте их репозиторий GitHub для SDK Python.

2. Perplexity Labs

perplexity-ai

Perplexity Labs, ранее известная в основном за свои функции поиска AI, эволюционировала в полноценную платформу вывода, которая активно интегрирует некоторые из самых передовых открытых моделей LLM. Компания недавно расширила свои горизонты, поддерживая не только устоявшиеся семейства моделей, такие как Llama 2, но и последнюю волну моделей следующего поколения. Это включает в себя 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 Llama 3.1 Instruct: Предлагают улучшенные рассуждения, многоязычные возможности и расширенные длины контекста до 128K токенов, что позволяет обрабатывать более длинные документы и более сложные инструкции.
• Llama-3.1-sonar-large-128K-online: Адаптированная версия, сочетающая Llama 3.1 с реальным поиском в Интернете (Sonar). Этот гибридный подход обеспечивает не только возможности генерации текста, но и актуальные ссылки и цитаты, мостя пробел между закрытой моделью и真正й системой, дополненной извлечением.

Ключевые особенности

• Широкая поддержка моделей: pplx-api поддерживает модели, такие как Mistral 7B, Llama 13B, Code Llama 34B и Llama 70B.
• Экономичность: Спроектирована для того, чтобы быть экономичной как для развертывания, так и для вывода, Perplexity Labs сообщает о значительной экономии затрат.
• Дружественность для разработчиков: Совместима с интерфейсом клиента OpenAI, что делает ее простой для интеграции с экосистемой OpenAI.
• Продвинутые функции: Модели, такие как llama-3-sonar-small-32k-online и llama-3-sonar-large-32k-online, могут возвращать цитаты, повышая надежность ответов.

Цена

Perplexity Labs предлагает модель оплаты по мере использования, которая взимает плату на основе запросов API и количества обработанных токенов. Например, llama-3.1-sonar-small-128k-online стоит 5 долларов за 1000 запросов и 0,20 доллара за миллион токенов. Цена масштабируется с увеличением размера модели, такой как llama-3.1-sonar-large-128k-online за 1 доллар за миллион токенов и llama-3.1-sonar-huge-128k-online за 5 долларов за миллион токенов, все с фиксированной платой 5 долларов за 1000 запросов.

Кроме модели оплаты по мере использования, Perplexity Labs предлагает план Pro за 20 долларов в месяц или 200 долларов в год. Этот план включает 5 долларов кредитов на использование API в месяц, а также преимущества, такие как неограниченная загрузка файлов и выделенная поддержка, что делает его идеальным для постоянного, более интенсивного использования.

Для получения подробной информации посетите Perplexity Labs.

3. SambaNova Cloud

SambaNova Cloud

SambaNova Cloud обеспечивает впечатляющую производительность с помощью своих собственных Reconfigurable Dataflow Units (RDUs), достигая 200 токенов в секунду на модели Llama 3.1 405B. Эта производительность превосходит традиционные решения на основе GPU в 10 раз, решая критические проблемы инфраструктуры AI.

Ключевые особенности

• Высокая пропускная способность: Способна обрабатывать сложные модели без узких мест, обеспечивая плавную производительность для крупномасштабных приложений.
• Энергоэффективность: Снижение потребления энергии по сравнению с традиционной инфраструктурой GPU.
• Масштабируемость: Легко масштабируйте рабочие нагрузки AI без жертвования производительностью или возникновения значительных затрат.

Почему выбрать SambaNova Cloud?

SambaNova Cloud идеальна для развертывания моделей, которые требуют высокой пропускной способности и низкой задержки обработки, что делает ее подходящей для требовательных задач вывода и обучения. Их секрет заключается в их собственной аппаратуре. Чип SN40L и архитектура данных компании позволяют ей обрабатывать чрезвычайно большие счета параметров без штрафов за задержку и пропускную способность, распространенных на GPU.

Узнайте больше о предложениях SambaNova Cloud на их официальном сайте.

4. Cerebrium

Cerebrium

Cerebrium упрощает развертывание серверных моделей LLM, предлагая масштабируемое и экономичное решение для разработчиков. С поддержкой различных вариантов оборудования Cerebrium гарантирует, что ваши модели работают эффективно на основе ваших конкретных требований к рабочей нагрузке.

Одним из недавних примеров является их руководство по использованию фреймворка TensorRT-LLM для обслуживания модели Llama 3 8B, подчеркивающее гибкость Cerebrium и готовность интегрировать последние методы оптимизации.

Ключевые особенности

• Пакетная обработка: Улучшает использование GPU и снижает затраты за счет непрерывной и динамической пакетной обработки запросов, повышая пропускную способность без увеличения задержки.
• Реальное потоковое вещание: Позволяет передавать выходные данные LLM в режиме реального времени, минимизируя воспринимаемую задержку и улучшая пользовательский опыт.
• Гибкость оборудования: Предлагает ряд вариантов, от CPU до последних GPU от NVIDIA, таких как H100, гарантируя оптимальную производительность для различных задач.
• Быстрое развертывание: Развертывайте модели всего за пять минут с помощью предварительно сконфигурированных шаблонов, что делает его простым для перехода от разработки к производству.

Случаи использования

Cerebrium поддерживает различные приложения, включая:

• Перевод: Перевод документов, аудио и видео на несколько языков.
• Генерация и суммаризация контента: Создание и конденсация контента в ясные и краткие сумmaries.
• Генерация, дополненная извлечением: Объединение понимания языка с точным извлечением данных для точных и актуальных выходных данных.

Чтобы развернуть свою модель LLM с помощью Cerebrium, посетите их страницу случаев использования и изучите их шаблоны.

5. PrivateGPT и GPT4All

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

Для тех, кто отдает приоритет конфиденциальности данных, развертывание частных моделей LLM является привлекательным вариантом. GPT4All выделяется как популярная открытая модель LLM, которая позволяет создавать частные чат-боты без зависимости от сторонних сервисов.

Хотя они не всегда включают самые последние массивные модели (например, Llama 3.1 405B) так быстро, как высокопроизводительные облачные платформы, эти фреймворки локального развертывания последовательно расширяли линейку поддерживаемых моделей.

В своей основе и PrivateGPT, и GPT4All фокусируются на ermögлении моделей запускаться локально – на серверах или даже на личных компьютерах. Это гарантирует, что все входные, выходные и промежуточные вычисления остаются под вашим контролем.

Ключевые особенности

• Локальное развертывание: Запускайте GPT4All на локальных машинах без необходимости GPU, что делает его доступным для широкого круга разработчиков.
• Коммерческое использование: Полностью лицензировано для коммерческого использования, позволяя интегрировать в продукты без проблем с лицензированием.
• Настройка инструкций: Настроено с помощью подсказок в стиле вопросов и ответов для улучшения разговорных способностей, обеспечивая более точные и полезные ответы по сравнению с базовыми моделями, такими как GPT-J.

Пример интеграции с LangChain и Cerebrium

Развертывание GPT4All в облаке с помощью Cerebrium и интеграция ее с LangChain позволяет обеспечить масштабируемое и эффективное взаимодействие. Разделив развертывание модели и приложения, вы можете оптимизировать ресурсы и масштабироваться независимо на основе спроса.

Чтобы настроить GPT4All с Cerebrium и LangChain, следуйте подробным учебникам, доступным на странице случаев использования Cerebrium и изучите репозитории, такие как PrivateGPT, для локальных развертываний.

Заключение

Выбор правильного API для вывода открытой модели LLM может существенно повлиять на производительность, масштабируемость и экономичность ваших приложений AI. Будете ли вы отдавать приоритет скорости с Groq, экономичности с Perplexity Labs, высокой пропускной способности с SambaNova Cloud или конфиденциальности с GPT4All и Cerebrium, есть прочные варианты, доступные для удовлетворения ваших конкретных потребностей.

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