API อนุมานที่ดีที่สุดสำหรับ Open LLMs เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพแอป AI ของคุณ

ลองนึกภาพดู: คุณได้สร้างแอป AI ที่มีแนวคิดที่น่าทึ่ง แต่กลับทำได้ยาก เพราะการรันโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ให้ความรู้สึกเหมือนกับพยายามจัดคอนเสิร์ตด้วยเครื่องเล่นเทปคาสเซ็ต ศักยภาพมีอยู่ แต่ประสิทธิภาพกลับไม่เพียงพอ

นี่คือที่มาของ API อนุมานสำหรับ LLM แบบเปิด บริการเหล่านี้เปรียบเสมือนบัตรผ่านหลังเวทีสุดล้ำสมัยสำหรับนักพัฒนา ช่วยให้คุณผสานโมเดล AI ล้ำสมัยเข้ากับแอปของคุณได้โดยไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับปัญหาเซิร์ฟเวอร์ การตั้งค่าฮาร์ดแวร์ หรือคอขวดด้านประสิทธิภาพ แต่คุณควรใช้ API ตัวใด ทางเลือกอาจดูน่าปวดหัว เพราะแต่ละตัวเลือกมีความเร็วที่รวดเร็วน่าเหลือเชื่อ ความสามารถในการปรับขนาดที่น่าทึ่ง และราคาที่เป็นมิตรกับงบประมาณ

ในบทความนี้ เราจะเจาะลึกถึงรายละเอียดต่างๆ และจะสำรวจ ห้า API อนุมานที่ดีที่สุด สำหรับ LLM แบบเปิด ให้วิเคราะห์จุดแข็งของจุดแข็งเหล่านั้น และแสดงวิธีที่จุดแข็งเหล่านั้นสามารถเปลี่ยนแปลงเกม AI ของแอปของคุณได้อย่างไร ไม่ว่าคุณจะต้องการความเร็ว ความเป็นส่วนตัว ความคุ้มทุน หรือพลังอันมหาศาล ก็มีโซลูชันสำหรับทุกกรณีการใช้งานที่นี่ มาเจาะลึกในรายละเอียดและค้นหาโซลูชันที่เหมาะกับคุณกัน

1. กรู

กรู

Groq มีชื่อเสียงในด้านเทคโนโลยีการอนุมาน AI ประสิทธิภาพสูง ผลิตภัณฑ์ที่โดดเด่นของพวกเขาคือ เทคโนโลยีการอนุมานหน่วยประมวลผลภาษา (LPU)ผสมผสานฮาร์ดแวร์เฉพาะทางและซอฟต์แวร์ที่ปรับให้เหมาะสมเพื่อมอบความเร็วในการประมวลผล คุณภาพ และประสิทธิภาพการใช้พลังงานที่ยอดเยี่ยม ซึ่งทำให้ Groq ได้รับความนิยมในหมู่นักพัฒนาที่ให้ความสำคัญกับประสิทธิภาพ

ข้อเสนอรุ่นใหม่บางส่วน:

• ลามะ 3.1 8B คำสั่ง: รุ่นที่เล็กกว่าแต่มีความสามารถที่โดดเด่นซึ่งสร้างความสมดุลระหว่างประสิทธิภาพและความเร็ว เหมาะสำหรับแอพพลิเคชั่นที่ต้องการความสามารถปานกลางโดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายในการประมวลผลสูง
• ลามะ 3.1 70B คำสั่ง: โมเดลล้ำสมัยที่แข่งขันกับโซลูชันเฉพาะด้านการใช้เหตุผล การแปลหลายภาษา และการใช้เครื่องมือ การทำงานบนโครงสร้างพื้นฐานที่ขับเคลื่อนด้วย LPU ของ Groq หมายความว่าคุณสามารถบรรลุการโต้ตอบแบบเรียลไทม์ได้แม้ในระดับขนาดใหญ่

Key Features

• ความเร็วและประสิทธิภาพ:GroqCloud ขับเคลื่อนด้วยเครือข่าย LPU อ้างว่าสูงถึง ความเร็วที่เร็วขึ้น 18 เท่า เมื่อเปรียบเทียบกับผู้ให้บริการรายอื่นที่รัน LLM โอเพ่นซอร์สยอดนิยม เช่น Llama 3 70B ของ Meta AI
• ง่ายต่อการบูรณาการ:Groq นำเสนอทั้ง Python และ OpenAI client SDK ทำให้สามารถบูรณาการกับเฟรมเวิร์กต่างๆ ได้โดยตรง หลังเชน และ ลามะดัชนี สำหรับการสร้างแอปพลิเคชัน LLM ขั้นสูงและแชทบอท
• การกำหนดราคาที่ยืดหยุ่น:Groq นำเสนอราคาเฉพาะรุ่นตามโทเค็นด้วยราคาต่ำเพียง 0.04 ดอลลาร์ต่อหนึ่งล้านโทเค็น สำหรับ Llama 3.2 1B (Preview) 8k ค่าใช้จ่ายจะปรับตามความซับซ้อนและความสามารถของโมเดล และยังมีระดับฟรีสำหรับการทดลองเบื้องต้นอีกด้วย

หากต้องการสำรวจข้อเสนอของ Groq โปรดเยี่ยมชม เว็บไซต์อย่างเป็นทางการ และตรวจสอบ พื้นที่เก็บข้อมูล GitHub สำหรับ SDK ไคลเอนต์ Python

2. ห้องแล็บความสับสนวุ่นวาย

ความสับสน-เอไอ

Perplexity Labs ซึ่งครั้งหนึ่งเคยเป็นที่รู้จักในด้านฟังก์ชันการค้นหาที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้พัฒนาเป็นแพลตฟอร์มอนุมานเต็มรูปแบบที่ผสานรวม LLM โอเพนซอร์สที่ล้ำหน้าที่สุดบางส่วนอย่างแข็งขัน บริษัทได้ขยายขอบเขตการทำงานโดยไม่เพียงแต่รองรับตระกูลโมเดลที่ได้รับการยอมรับ เช่น Llama 2 เท่านั้น แต่ยังรวมถึงโมเดลรุ่นต่อไปล่าสุดด้วย ซึ่งรวมถึงรุ่น Llama 3.1 ที่ล้ำสมัยและผู้เข้าร่วมใหม่ทั้งหมด เช่น Liquid LFM 40B จาก LiquidAI รวมถึงรุ่นพิเศษของ Llama ที่ผสานรวมกับระบบ "Sonar" ของ Perplexity

ข้อเสนอรุ่นใหม่บางส่วน:

• Llama 3.1 สอนโมเดล: นำเสนอการใช้เหตุผลที่ได้รับการปรับปรุง ความสามารถในหลายภาษา และความยาวบริบทที่ขยายออกไปถึง 128 โทเค็น ช่วยให้จัดการเอกสารที่ยาวขึ้นและคำสั่งที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นได้
• ลามะ-3.1-โซนาร์-ขนาดใหญ่-128K-ออนไลน์: ตัวแปรที่ปรับแต่งได้ซึ่งรวม Llama 3.1 เข้ากับการค้นหาเว็บแบบเรียลไทม์ (Sonar) แนวทางแบบผสมผสานนี้ไม่เพียงแต่มอบความสามารถในการสร้างข้อความเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการอ้างอิงและการอ้างอิงที่ทันสมัยอีกด้วย ซึ่งช่วยเชื่อมช่องว่างระหว่างแบบจำลองกล่องปิดและระบบที่เพิ่มการค้นคืนข้อมูลอย่างแท้จริง

Key Features

• รองรับโมเดลที่หลากหลาย: พีแอลเอ็กซ์-เอพีไอ รองรับรุ่นต่างๆ เช่น มิสทรัล 7B, ลามะ 13B, รหัส ลามะ 34B, และ ลามะ 70B.
• เราสร้างต้นทุนที่มีประสิทธิภาพคุ้มค่า:Perplexity Labs ได้รับการออกแบบมาให้ประหยัดทั้งในการใช้งานและการอนุมาน โดยรายงานว่าสามารถประหยัดต้นทุนได้อย่างมาก
• ผู้พัฒนา-Friendly:เข้ากันได้กับอินเทอร์เฟซไคลเอนต์ OpenAI ทำให้นักพัฒนาที่คุ้นเคยกับระบบนิเวศของ OpenAI สามารถบูรณาการได้อย่างราบรื่น
• คุณลักษณะขั้นสูง: แบบอย่าง ลามะ-3-โซนาร์-เล็ก-32k-ออนไลน์ และ ลามะ-3-โซนาร์-ขนาดใหญ่-32k-ออนไลน์ สามารถส่งคืนการอ้างอิงเพื่อเพิ่มความน่าเชื่อถือของการตอบกลับ

ราคา

Perplexity Labs นำเสนอรูปแบบการกำหนดราคาแบบจ่ายตามการใช้งาน โดยคิดค่าใช้จ่ายตามคำขอ API และจำนวนโทเค็นที่ประมวลผล ตัวอย่างเช่น llama-3.1-sonar-small-128k-online มีค่าใช้จ่าย 5 ดอลลาร์ต่อคำขอ 1000 รายการและ 0.20 ดอลลาร์ต่อหนึ่งล้านโทเค็น โดยการกำหนดราคาจะเพิ่มขึ้นตามรูปแบบที่ใหญ่กว่า เช่น llama-3.1-sonar-large-128k-online ที่ 1 ดอลลาร์ต่อหนึ่งล้านโทเค็น และ llama-3.1-sonar-huge-128k-online ที่ 5 ดอลลาร์ต่อหนึ่งล้านโทเค็น โดยทั้งหมดมีค่าธรรมเนียมคงที่ 5 ดอลลาร์ต่อคำขอ 1000 รายการ

นอกจากจะจ่ายตามการใช้งานแล้ว Perplexity Labs ยังเสนอแผน Pro ในราคา 20 ดอลลาร์ต่อเดือนหรือ 200 ดอลลาร์ต่อปี แผนนี้รวมเครดิตการใช้งาน API มูลค่า 5 ดอลลาร์ต่อเดือน พร้อมด้วยสิทธิพิเศษ เช่น การอัปโหลดไฟล์ไม่จำกัดและการสนับสนุนเฉพาะ ทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการใช้งานหนักและสม่ำเสมอ

ดูรายละเอียดข้อมูลได้ที่ ห้องแล็บความสับสนวุ่นวาย.

3. แซมบ้าโนวาคลาวด์

แซมบ้าโนวาคลาวด์

SambaNova Cloud มอบประสิทธิภาพที่น่าประทับใจด้วยการออกแบบที่กำหนดเอง หน่วยการไหลของข้อมูลที่กำหนดค่าใหม่ได้ (RDU), บรรลุ 200 โทเค็นต่อวินาที ในรุ่น Llama 3.1 405B ประสิทธิภาพนี้เหนือกว่าโซลูชันที่ใช้ GPU แบบดั้งเดิม 10xเพื่อจัดการกับความท้าทายด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่สำคัญ

Key Features

• ปริมาณงานสูง:สามารถประมวลผลโมเดลที่ซับซ้อนได้โดยไม่มีปัญหาคอขวด ช่วยให้มั่นใจถึงประสิทธิภาพที่ราบรื่นสำหรับการใช้งานขนาดใหญ่
• ประสิทธิภาพการใช้พลังงาน:ลดการใช้พลังงานเมื่อเทียบกับโครงสร้างพื้นฐาน GPU ทั่วไป
• scalabilityปรับขนาดภาระงาน AI ได้อย่างง่ายดายโดยไม่ต้องเสียสละประสิทธิภาพการทำงานหรือเกิดต้นทุนที่สำคัญ

เหตุใดจึงควรเลือก SambaNova Cloud?

SambaNova Cloud เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการปรับใช้โมเดลที่ต้องการ ปริมาณงานสูง และ เวลาแฝงต่ำ การประมวลผลทำให้เหมาะกับงานอนุมานและการฝึกอบรมที่ต้องการความแม่นยำสูง ความลับอยู่ที่ฮาร์ดแวร์ที่กำหนดเอง ชิป SN40L และสถาปัตยกรรมการไหลของข้อมูลของบริษัทช่วยให้สามารถจัดการจำนวนพารามิเตอร์ที่มากเป็นพิเศษได้โดยไม่เกิดความล่าช้าและค่าความหน่วงของปริมาณงานซึ่งมักเกิดขึ้นกับ GPU

ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อเสนอของ SambaNova Cloud ได้ที่ เว็บไซต์อย่างเป็นทางการ.

4. มันสมอง

มันสมอง

Cerebrium ทำให้การปรับใช้ LLM แบบไร้เซิร์ฟเวอร์เป็นเรื่องง่ายขึ้น โดยนำเสนอโซลูชันที่ปรับขนาดได้และคุ้มต้นทุนสำหรับนักพัฒนา ด้วยการรองรับตัวเลือกฮาร์ดแวร์ต่างๆ Cerebrium จึงรับประกันว่าโมเดลของคุณทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยอิงตามข้อกำหนดเวิร์กโหลดเฉพาะของคุณ

ตัวอย่างที่สำคัญล่าสุดคือคู่มือการใช้กรอบงาน TensorRT-LLM เพื่อรองรับโมเดล Llama 3 8B โดยเน้นย้ำถึงความยืดหยุ่นของ Cerebrium และความเต็มใจที่จะบูรณาการเทคนิคเพิ่มประสิทธิภาพล่าสุด

Key Features

• เครื่องผสม:ปรับปรุงการใช้ GPU และลดต้นทุนผ่านการจัดชุดคำขออย่างต่อเนื่องและแบบไดนามิก ปรับปรุงปริมาณงานโดยไม่เพิ่มเวลาแฝง
• สตรีมมิ่งแบบเรียลไทม์:เปิดใช้งานการสตรีมเอาท์พุต LLM ลดเวลาแฝงที่รับรู้และปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้
• ความยืดหยุ่นของฮาร์ดแวร์:นำเสนอตัวเลือกมากมายตั้งแต่ CPU ไปจนถึง GPU ล่าสุดของ NVIDIA เช่น H100เพื่อให้มั่นใจถึงประสิทธิภาพที่เหมาะสมที่สุดสำหรับงานที่แตกต่างกัน
• การปรับใช้อย่างรวดเร็ว:นำแบบจำลองไปใช้ในเวลาเพียง ห้านาที โดยใช้เทมเพลตเริ่มต้นที่กำหนดค่าไว้ล่วงหน้า ทำให้ง่ายต่อการไปจากการพัฒนาไปสู่การผลิต

ใช้กรณี

Cerebrium รองรับแอปพลิเคชันต่างๆ รวมถึง:

• การแปลภาษา:การแปลเอกสาร เสียง และวิดีโอในหลายภาษา
• การสร้างเนื้อหาและการสรุปเนื้อหา:การสร้างและสรุปเนื้อหาให้เป็นบทสรุปที่ชัดเจนและกระชับ
• การดึงข้อมูล-Augmented Generation:การผสมผสานความเข้าใจภาษาเข้ากับการดึงข้อมูลที่แม่นยำเพื่อผลลัพธ์ที่แม่นยำและเกี่ยวข้อง

หากต้องการนำ LLM ของคุณไปใช้กับ Cerebrium โปรดไปที่ หน้ากรณีการใช้งาน และสำรวจของพวกเขา เทมเพลตเริ่มต้น.

5. PrivateGPT และ GPT4All

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

สำหรับผู้ที่ให้ความสำคัญกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูล การใช้หลักสูตร LLM แบบส่วนตัวถือเป็นตัวเลือกที่น่าสนใจ GPT4 ทั้งหมด โดดเด่นเป็น LLM โอเพ่นซอร์สยอดนิยมที่ช่วยให้คุณสามารถสร้างแชทบอทส่วนตัวได้โดยไม่ต้องพึ่งพาบริการของบุคคลที่สาม

แม้ว่าจะไม่รวมโมเดลขนาดใหญ่รุ่นล่าสุด (เช่น Llama 3.1 405B) อย่างรวดเร็วเท่ากับแพลตฟอร์มคลาวด์ประสิทธิภาพสูง แต่เฟรมเวิร์กการปรับใช้ภายในเครื่องเหล่านี้ก็ได้ขยายกลุ่มโมเดลที่รองรับอย่างต่อเนื่อง

PrivateGPT และ GPT4All มุ่งเน้นไปที่การเปิดใช้งานโมเดลให้ทำงานภายในเครื่อง ไม่ว่าจะเป็นเซิร์ฟเวอร์ภายในองค์กรหรือแม้แต่คอมพิวเตอร์ส่วนบุคคล เพื่อให้แน่ใจว่าอินพุต เอาต์พุต และการคำนวณระดับกลางทั้งหมดจะอยู่ภายใต้การควบคุมของคุณ

ในช่วงแรก GPT4All ได้รับความนิยมเนื่องจากรองรับโมเดลโอเพ่นซอร์สขนาดเล็กที่มีประสิทธิภาพมากกว่า เช่น อนุพันธ์ที่ใช้ LLaMA เมื่อเวลาผ่านไป GPT7All ก็ขยายตัวจนรวมถึงตัวแปร MPT และ Falcon รวมถึงผู้เข้าใหม่ เช่น Mistral XNUMXB PrivateGPT แม้จะเป็นเพียงเทมเพลตและเทคนิคมากกว่าแพลตฟอร์มแบบสแตนด์อโลน แต่ก็แสดงให้เห็นถึงวิธีการผสานรวมโมเดลภายในเครื่องกับการสร้างเสริมการเรียกค้นโดยใช้การฝังและฐานข้อมูลเวกเตอร์ ซึ่งทั้งหมดทำงานภายในเครื่อง ความยืดหยุ่นนี้ช่วยให้คุณเลือกโมเดลที่ดีที่สุดสำหรับโดเมนของคุณและปรับแต่งได้โดยไม่ต้องพึ่งพาผู้ให้บริการอนุมานภายนอก

ในอดีต การรันโมเดลขนาดใหญ่ในเครื่องอาจเป็นเรื่องท้าทายได้ เช่น การติดตั้งไดรเวอร์ การพึ่งพา GPU ขั้นตอนการวัดปริมาณ และอื่นๆ อาจทำให้ผู้ใช้ใหม่สะดุดได้ GPT4All ทำให้ขั้นตอนเหล่านี้ง่ายขึ้นมากด้วยการจัดเตรียมโปรแกรมติดตั้งและคู่มือสำหรับการใช้งาน CPU เท่านั้น ซึ่งช่วยลดอุปสรรคสำหรับนักพัฒนาที่ไม่มีคลัสเตอร์ GPU ไว้ใช้งาน คลังข้อมูลโอเพ่นซอร์สของ PrivateGPT นำเสนอตัวอย่างการบูรณาการ ทำให้เข้าใจได้ง่ายขึ้นว่าจะรวมโมเดลในเครื่องเข้ากับโซลูชันการจัดทำดัชนี เช่น Chroma หรือ FAISS สำหรับการดึงข้อมูลบริบทได้อย่างไร แม้ว่าจะยังคงต้องใช้เวลาเรียนรู้ แต่เอกสารประกอบและการสนับสนุนจากชุมชนก็ได้รับการปรับปรุงให้ดีขึ้นอย่างมากในปี 2024 ทำให้การใช้งานในเครื่องเข้าถึงได้มากขึ้น

Key Features

• การปรับใช้ในท้องถิ่น:เรียกใช้ GPT4All บนเครื่องท้องถิ่นโดยไม่ต้องใช้ GPU ทำให้นักพัฒนาจำนวนมากสามารถเข้าถึงได้
• ใช้ในเชิงพาณิชย์:ได้รับอนุญาตอย่างเต็มรูปแบบสำหรับการใช้งานเชิงพาณิชย์ ช่วยให้สามารถรวมเข้ากับผลิตภัณฑ์ได้โดยไม่ต้องกังวลเรื่องใบอนุญาต
• การปรับแต่งคำสั่ง:ปรับแต่งด้วยคำแนะนำแบบถาม-ตอบเพื่อปรับปรุงความสามารถในการสนทนา ให้คำตอบที่แม่นยำและเป็นประโยชน์มากขึ้นเมื่อเปรียบเทียบกับโมเดลพื้นฐานเช่น GPT-J

ตัวอย่างการรวมเข้ากับ LangChain และ Cerebrium

การปรับใช้ GPT4All ไปยังคลาวด์ด้วย มันสมอง และบูรณาการเข้ากับ หลังเชน ช่วยให้สามารถโต้ตอบกันได้อย่างมีประสิทธิภาพและปรับขนาดได้ โดยการแยกการปรับใช้โมเดลออกจากแอปพลิเคชัน คุณสามารถเพิ่มประสิทธิภาพทรัพยากรและปรับขนาดได้อย่างอิสระตามความต้องการ

หากต้องการตั้งค่า GPT4All ด้วย Cerebrium และ LangChain ให้ทำตามบทช่วยสอนโดยละเอียดที่มีให้ใน กรณีการใช้งานของ Cerebrium และสำรวจที่เก็บข้อมูลเช่น GPT ส่วนตัว สำหรับการใช้งานในพื้นที่

สรุป

การเลือก Inference API ที่เหมาะสมสำหรับ LLM แบบเปิดของคุณอาจส่งผลต่อประสิทธิภาพ ความสามารถในการปรับขนาด และความคุ้มทุนของแอปพลิเคชัน AI ของคุณได้อย่างมาก ไม่ว่าคุณจะให้ความสำคัญกับความเร็วด้วย Groq ความคุ้มทุนด้วย Perplexity Labs ปริมาณงานสูงด้วย SambaNova Cloud หรือความเป็นส่วนตัวด้วย GPT4All และ Cerebrium ก็มีตัวเลือกที่แข็งแกร่งให้เลือกเพื่อตอบสนองความต้องการเฉพาะของคุณ

การใช้ประโยชน์จาก API เหล่านี้ช่วยให้นักพัฒนามุ่งเน้นไปที่การสร้างฟีเจอร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่เป็นนวัตกรรมโดยไม่ต้องติดขัดกับความซับซ้อนของการจัดการโครงสร้างพื้นฐาน สำรวจตัวเลือกเหล่านี้ ทดลองใช้ข้อเสนอ และเลือกตัวเลือกที่สอดคล้องกับข้อกำหนดของโครงการของคุณมากที่สุด