De bästa Inference-API:erna för öppna LLM för att förbättra din AI-app

Föreställ dig det här: du har byggt en AI-app med en otrolig idé, men den kämpar för att leverera eftersom att köra stora språkmodeller (LLM) känns som att försöka hålla en konsert med en kassettspelare. Potentialen finns där, men prestandan? Saknas.

Här kommer inference-API:er för öppna LLM in. Dessa tjänster är som superladdade backstage-pass för utvecklare, som låter dig integrera avancerade AI-modeller i dina appar utan att behöva oroa dig för serverhuvudvärk, maskinvarukonfigurationer eller prestandabottleneck. Men vilket API ska du använda? Valet kan kännas överväldigande, med var och en som lovar blixtrande hastighet, häpnadsväckande skalbarhet och budgetvänliga priser.

I den här artikeln skär vi igenom bruset. Vi kommer att utforska fem av de bästa inference-API:erna för öppna LLM, dissekera deras styrkor och visa hur de kan förvandla ditt apps AI-spel. Oavsett om du är ute efter hastighet, sekretess, kostnadseffektivitet eller rå kraft, finns det en lösning här för varje användningsfall. Låt oss dyka in i detaljerna och hitta rätt för dig.

1. Groq

groq

Groq är berömt för sin högpresterande AI-inferensteknologi. Deras flaggskeppprodukt, Språkbehandlingsenheter (LPU) Inferensteknologi, kombinerar specialiserad maskinvara och optimerad programvara för att leverera exceptionell beräkningshastighet, kvalitet och energieleffektivitet. Detta gör Groq till en favorit bland utvecklare som prioriterar prestanda.

Några nya modellerbjudanden:

• Llama 3.1 8B Instruct: En mindre men anmärkningsvärt kapabel modell som balanserar prestanda och hastighet, idealisk för applikationer som behöver måttlig kapacitet utan att ådra sig höga beräkningskostnader.
• Llama 3.1 70B Instruct: En state-of-the-art-modell som rivaliserar proprietära lösningar i resonemang, flerspråkig översättning och verktygsanvändning. Att köra den här på Groqs LPU-drivna infrastruktur innebär att du kan uppnå realtidsinteraktivitet även i stor skala.

Nyckelfunktioner

• Hastighet och prestanda: GroqCloud, som drivs av ett nätverk av LPU:er, hävdar upp till 18 gånger snabbare hastigheter jämfört med andra leverantörer när de kör populära öppen källkods-LLM som Meta AI:s Llama 3 70B.
• Lätthet att integrera: Groq erbjuder både Python- och OpenAI-klient-SDK, vilket gör det enkelt att integrera med ramverk som LangChain och LlamaIndex för att bygga avancerade LLM-applikationer och chatbots.
• Flexibel prissättning: Groq erbjuder modellspecifik, tokenbaserad prissättning med så låga som 0,04 dollar per miljon token för Llama 3.2 1B (förhandsvisning) 8k. Kostnaderna skalar baserat på modellkomplexitet och kapacitet, och det finns också en gratis nivå tillgänglig för initiala experiment.

För att utforska Groqs erbjudanden, besök deras officiella webbplats och kolla in deras GitHub-repo för Python-klient-SDK.

2. Perplexity Labs

perplexity-ai

Perplexity Labs, som tidigare var kända för sina AI-drivna sökfunktioner, har utvecklats till en fullfjädrad inferensplattform som aktivt integrerar några av de mest avancerade öppna källkods-LLM. Företaget har nyligen utvidgat sina horisonter genom att stödja inte bara etablerade modellfamiljer som Llama 2, utan också den senaste vågen av nästa generationsmodeller. Detta inkluderar avancerade varianter av Llama 3.1 och helt nya entrants som Liquid LFM 40B från LiquidAI, samt specialiserade versioner av Llama integrerade med Perplexity “Sonar”-systemet.

Några nya modellerbjudanden:

• Llama 3.1 Instruct Models: Erbjuder förbättrat resonemang, flerspråkiga funktioner och utökade sammanhangslängder upp till 128K token, vilket möjliggör hantering av längre dokument och mer komplexa instruktioner.
• Llama-3.1-sonar-large-128K-online: En anpassad variant som kombinerar Llama 3.1 med realtidswebbsökning (Sonar). Detta hybridtillvägagångssätt levererar inte bara generativa textfunktioner utan också uppdaterade referenser och citat, vilket brottar gapet mellan en sluten modell och ett riktigt återvinningssystem.

Nyckelfunktioner

• Brett modellstöd: pplx-api stöder modeller som Mistral 7B, Llama 13B, Code Llama 34B och Llama 70B.
• Kostnadseffektiv: Utformad för att vara ekonomisk för både distribution och inferens, rapporterar Perplexity Labs betydande kostnadsbesparingar.
• Utvecklarvänlig: Kompatibel med OpenAI-klientgränssnittet, vilket gör det enkelt för utvecklare som är bekanta med OpenAI-ekosystemet att integrera sömlöst.
• Avancerade funktioner: Modeller som llama-3-sonar-small-32k-online och llama-3-sonar-large-32k-online kan returnera citat, vilket förbättrar tillförlitligheten hos svaren.

Prissättning

Perplexity Labs erbjuder en betala-per-användning-modell som tar ut avgifter baserat på API-förfrågningar och antalet bearbetade token. Till exempel kostar llama-3.1-sonar-small-128k-online 5 dollar per 1000 förfrågningar och 0,20 dollar per miljon token. Prissättningen skalar upp med större modeller, som llama-3.1-sonar-large-128k-online till 1 dollar per miljon token och llama-3.1-sonar-huge-128k-online till 5 dollar per miljon token, alla med en fast avgift på 5 dollar per 1000 förfrågningar.

Utöver betala-per-användning erbjuder Perplexity Labs en Pro-plan på 20 dollar per månad eller 200 dollar per år. Den här planen inkluderar 5 dollar värd av API-användning skrediter per månad, tillsammans med förmåner som obegränsad filuppladdning och dedikerad support, vilket gör den idealisk för konsekvent, tyngre användning.

För detaljerad information, besök Perplexity Labs.

3. SambaNova Cloud

SambaNova Cloud

SambaNova Cloud levererar imponerande prestanda med sin specialbyggda Reconfigurable Dataflow Units (RDUs), som uppnår 200 token per sekund på Llama 3.1 405B-modellen. Den här prestandan överträffar traditionella GPU-baserade lösningar med 10x, vilket löser kritiska AI-infrastrukturutmaningar.

Nyckelfunktioner

• Hög genomströmning: Kan bearbeta komplexa modeller utan flaskhalsar, vilket säkerställer smidig prestanda för storskaliga applikationer.
• Energieffektivitet: Minskad energiförbrukning jämfört med konventionella GPU-infrastrukturer.
• Skalbarhet: Kan enkelt skala AI-arbetsbelastningar utan att offra prestanda eller ådra sig betydande kostnader.

Varför välja SambaNova Cloud?

SambaNova Cloud är idealisk för att distribuera modeller som kräver <strong"hög genomströmning och låg latens bearbetning, vilket gör den lämplig för krävande inferens- och träningsuppgifter. Deras hemlighet ligger i deras specialbyggda maskinvara. SN40L-chippet och företagets dataflödesarkitektur möjliggör att hantera extremt stora parameterantal utan de vanliga fördröjningarna och genomströmningsbegränsningarna på GPU:er

Se mer om SambaNova Clouds erbjudanden på deras officiella webbplats.

4. Cerebrium

Cerebrium

Cerebrium förenklar distributionen av serverlösa LLM, och erbjuder en skalbar och kostnadseffektiv lösning för utvecklare. Med stöd för olika maskinvarualternativ ser Cerebrium till att dina modeller körs effektivt baserat på dina specifika arbetsbelastningskrav.

En viktig senaste exempel är deras guide för att använda TensorRT-LLM-ramverket för att betjäna Llama 3 8B-modellen, vilket belyser Cerebriums flexibilitet och villighet att integrera de senaste optimeringsteknikerna.

Nyckelfunktioner

• Batchning: Förbättrar GPU-användning och minskar kostnader genom kontinuerlig och dynamisk begäranbatchning, vilket förbättrar genomströmning utan att öka latensen.
• Realtidsströmning: Möjliggör strömning av LLM-utdata, vilket minskar upplevd latens och förbättrar användarupplevelsen.
• Maskinvaruflexibilitet: Erbjuder ett urval av alternativ från CPU till NVIDIA:s senaste GPU:er som H100, vilket säkerställer optimal prestanda för olika uppgifter.
• Snabb distribution: Distribuera modeller på så lite som fem minuter med hjälp av förkonfigurerade startmallar, vilket gör det enkelt att gå från utveckling till produktion.

Användningsfall

Cerebrium stöder olika applikationer, inklusive:

• Översättning: Översätter dokument, ljud och video över flera språk.
• Innehållsgenerering och sammanfattning: Skapar och kondenserar innehåll till tydliga och koncisa sammanfattningar.
• Återvinningssystem: Kombinerar språkförståelse med exakt dataåtervinning för precisa och relevanta utdata.

För att distribuera din LLM med Cerebrium, besök deras användningsfallssida och utforska deras startmallar.

5. PrivateGPT och GPT4All

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

För de som prioriterar datasekretess är distribution av privata LLM en attraktiv möjlighet. GPT4All utmärker sig som en populär öppen källkods-LLM som låter dig skapa privata chatbots utan att behöva förlita dig på tredjepartstjänster.

Medan de inte alltid inkorporerar de allra senaste massiva modellerna (som Llama 3.1 405B) lika snabbt som högpresterande molnplattformar, har dessa lokala distributionsramverk stadigt utvidgat sina stödda modellinnehav.

I kärnan fokuserar både PrivateGPT och GPT4All på att möjliggöra modellkörning lokalt – på plats-servrar eller till och med persondatorer. Detta säkerställer att alla indata, utdata och mellanliggande beräkningar förblir under din kontroll.

Initialt vann GPT4All popularitet genom att stödja en rad mindre, mer effektiva öppna källkodsmodeller som LLaMA-baserade derivat. Över tiden har det utvidgat till att omfatta MPT och Falcon-varianter, samt nya entrants som Mistral 7B. PrivateGPT, medan det mer är en mall och teknik än en fristående plattform, visar hur man kan integrera lokala modeller med återvinningssystem med hjälp av inbäddningar och vektordatabaser – allt som körs lokalt. Den här flexibiliteten låter dig välja den bästa modellen för ditt domän och finjustera den utan att behöva förlita dig på externa inferenstjänster.

Historiskt sett kunde körning av stora modeller lokalt vara utmanande: drivrutinsinstallationer, GPU-beroenden, kvantisering och mer kunde förvirra nybörjare. GPT4All förenklar mycket av detta genom att tillhandahålla installatörer och guider för CPU-baserade distributioner, vilket sänker tröskeln för utvecklare som inte har GPU-kluster till sitt förfogande. PrivateGPT:s öppna källkodsrepo erbjuder exempelintegrationer, vilket gör det enklare att förstå hur man kan kombinera lokala modeller med indexlösningar som Chroma eller FAISS för kontextåtervinning. Medan det fortfarande finns en inlärningskurva, har dokumentationen och community-stödet förbättrats avsevärt under 2024, vilket gör lokal distribution alltmer tillgänglig.

Nyckelfunktioner

• Lokal distribution: Kör GPT4All på lokala maskiner utan att kräva GPU, vilket gör det tillgängligt för en bred utvecklarbas.
• Kommersiell användning: Fullständigt licensierad för kommersiell användning, vilket möjliggör integration i produkter utan licensieringsproblem.
• Instruktionsfinjustering: Finjusterad med Q&A-stilfrågor för att förbättra konversationsförmåga, vilket ger mer precisa och användbara svar jämfört med basmodeller som GPT-J.

Exempelintegration med LangChain och Cerebrium

Distribution av GPT4All till molnet med Cerebrium och integration med LangChain möjliggör skalbar och effektiv interaktion. Genom att separera modelldistributionen från applikationen kan du optimera resurser och skala oberoende av efterfrågan.

För att konfigurera GPT4All med Cerebrium och LangChain, följ detaljerade tutorials som finns på Cerebriums användningsfall och utforska repos som PrivateGPT för lokala distributioner.

Slutsats

Att välja rätt Inference-API för din öppna LLM kan ha en betydande inverkan på prestanda, skalbarhet och kostnadseffektivitet för dina AI-applikationer. Oavsett om du prioriterar hastighet med Groq, kostnadseffektivitet med Perplexity Labs, hög genomströmning med SambaNova Cloud eller sekretess med GPT4All och Cerebrium, finns det robusta alternativ tillgängliga för att möta dina specifika behov.

Genom att utnyttja dessa API:er kan utvecklare fokusera på att bygga innovativa AI-drivna funktioner utan att fastna i komplexiteten hos infrastrukturförvaltning. Utforska dessa alternativ, experimentera med deras erbjudanden och välj den som bäst motsvarar dina projektkrav.