API การอนุมานที่ดีที่สุดสำหรับ Open LLMs เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพแอป AI ของคุณ

ลองนึกภาพสิ่งนี้: คุณได้สร้างแอป AI ด้วยความคิดที่น่าเหลือเชื่อ แต่ก็ยากที่จะส่งมอบผลลัพธ์เพราะการรันโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) รู้สึกเหมือนจัดคอนเสิร์ตด้วยเครื่องเล่นคาสเซ็ตต์ โอกาสมี แต่ประสิทธิภาพ? ขาดไป

นี่คือจุดที่ API การอนุมานสำหรับ Open LLMs เข้ามาเหล่านี้ บริการเหล่านี้เหมือนบัตรผ่านหลังเวทีที่มีพลังสำหรับนักพัฒนา ช่วยให้คุณรวมโมเดล AI ที่ทันสมัยเข้ากับแอปของคุณโดยไม่ต้องกังวลเรื่องปัญหาเซิร์ฟเวอร์ การตั้งค่าฮาร์ดแวร์ หรือปัญหาการขาดความสามารถ แต่ควรใช้ API ใด? การเลือกอาจรู้สึกท่วมท้น โดยแต่ละรายการมีคำมั่นสัญญาเรื่องความเร็ว ความสามารถในการปรับขนาด และราคาที่เป็นมิตรกับงบประมาณ

ในบทความนี้ เราจะตัดความซับซ้อนออกไป เราจะสำรวจ API การอนุมาน 5 รายการ ที่ดีที่สุดสำหรับ Open LLMs วิเคราะห์จุดแข็งของพวกมัน และแสดงวิธีที่พวกมันสามารถเปลี่ยนแปลงเกม AI ของแอปของคุณ ไม่ว่าคุณจะตามหาความเร็ว การรักษาความลับ ความคุ้มค่า หรือพลังงานดิบ ก็มีวิธีแก้ปัญหาสำหรับทุกกรณีการใช้งาน มาเจาะลึกรายละเอียดและค้นหาวิธีที่เหมาะสมสำหรับคุณ

1. Groq

groq

Groq เป็นที่รู้จักในด้านเทคโนโลยีการอนุมาน AI ที่มีประสิทธิภาพสูง ผลิตภัณฑ์เด่นของพวกเขา คือ Language Processing Units (LPU) Inference Technology ซึ่งรวมฮาร์ดแวร์เฉพาะและซอฟต์แวร์ที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมเพื่อมอบความเร็วในการคำนวณ คุณภาพ และความสามารถในการประหยัดพลังงานที่น่าประทับใจ ทำให้ Groq เป็นที่ชื่นชอบของนักพัฒนาที่ให้ความสำคัญกับประสิทธิภาพ

บางโมเดลใหม่:

• Llama 3.1 8B Instruct: โมเดลที่มีขนาดเล็กแต่มีความสามารถน่าประทับใจ ซึ่งสร้างสมดุลระหว่างประสิทธิภาพและความเร็ว เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการความสามารถปานกลางโดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายในการคำนวณสูง
• Llama 3.1 70B Instruct: โมเดลระดับแนวหน้าที่เทียบเท่ากับโซลูชันของเจ้าของทรัพย์สินทางปัญญาในด้านการให้เหตุผล การแปลหลายภาษา และการใช้เครื่องมือ การรันโมเดลนี้บนโครงสร้างพื้นฐาน LPU ของ Groq หมายความว่าคุณสามารถบรรลุการโต้ตอบแบบเรียลไทม์แม้ในขนาดใหญ่

คุณสมบัติหลัก

• ความเร็วและประสิทธิภาพ: GroqCloud ซึ่งได้รับการสนับสนุนจากเครือข่าย LPUUs อ้างว่ามีความเร็ว 18 เท่า เมื่อเทียบกับผู้ให้บริการอื่น ๆ เมื่อรันโมเดล LLM ที่เปิดใช้งานที่ได้รับความนิยม เช่น Llama 3 70B ของ Meta AI
• ความง่ายในการรวม: Groq มี SDK สำหรับ Python และ OpenAI ทำให้ง่ายต่อการรวมเข้ากับเฟรมเวิร์ก เช่น LangChain และ LlamaIndex สำหรับการสร้างแอปพลิเคชัน LLM และแชทบอทขั้นสูง
• ราคาแบบยืดหยุ่น: Groq มีราคาแบบโมเดล โดยมีราคาเริ่มต้นต่ำสุด 0.04 ดอลลาร์ต่อล้านโทเค็น สำหรับ Llama 3.2 1B (Preview) 8k ค่าใช้จ่ายจะขึ้นอยู่กับความซับซ้อนและความสามารถของโมเดล และมีการให้บริการฟรีสำหรับการทดลองเบื้องต้น

เพื่อสำรวจข้อเสนอของ Groq ไปเยี่ยม เว็บไซต์อย่างเป็นทางการ และดู คลังเก็บ GitHub สำหรับ SDK ของ Python

2. Perplexity Labs

perplexity-ai

Perplexity Labs ซึ่งเดิมเป็นที่รู้จักในด้านฟังก์ชันการค้นหาที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้พัฒนาเป็นแพลตฟอร์มการอนุมานที่สมบูรณ์ ซึ่งรวมโมเดล LLM ที่เปิดใช้งานขั้นสูงได้แล้ว บริษัทได้ขยายขอบเขตการให้บริการโดยการสนับสนุนไม่เพียงแต่โมเดลที่มีชื่อเสียงอย่าง Llama 2 แต่ยังรวมถึงโมเดลรุ่นต่อไป เช่น Llama 3.1 และโมเดลใหม่ ๆ เช่น Liquid LFM 40B จาก LiquidAI รวมถึงรุ่นพิเศษของ Llama ที่รวมเข้ากับระบบ “Sonar” ของ Perplexity

บางโมเดลใหม่:

• โมเดล Llama 3.1 Instruct: มีการให้เหตุผลที่ดีขึ้น ความสามารถหลายภาษา และความยาวบริบทที่ยาวขึ้นถึง 128K โทเค็น ช่วยให้จัดการเอกสารและคำสั่งที่ซับซ้อนได้
• Llama-3.1-sonar-large-128K-online: รุ่นปรับแต่งที่รวม Llama 3.1 กับการค้นหาออนไลน์แบบเรียลไทม์ (Sonar) โมเดลไฮบริดนี้ไม่เพียงแต่มีความสามารถในการสร้างข้อความเท่านั้น แต่ยังมีการอ้างอิงและคำอธิบายที่ทันสมัยอีกด้วย

คุณสมบัติหลัก

• การสนับสนุนโมเดลที่หลากหลาย: pplx-api สนับสนุนโมเดล เช่น Mistral 7B, Llama 13B, Code Llama 34B, และ Llama 70B
• คุ้มค่า: ออกแบบมาเพื่อประหยัดค่าใช้จ่ายทั้งในการใช้งานและการอนุมาน Perplexity Labs รายงานว่ามีการประหยัดค่าใช้จ่ายอย่างมีนัยสำคัญ
• มิตรกับนักพัฒนา: สอดคล้องกับอินเทอร์เฟซ OpenAI Client ทำให้ง่ายต่อการรวมเข้ากับระบบนิเวศของ OpenAI
• คุณสมบัติขั้นสูง: โมเดล เช่น llama-3-sonar-small-32k-online และ llama-3-sonar-large-32k-online สามารถคืนคำอ้างอิงเพิ่มความน่าเชื่อถือของคำตอบ

ราคา

Perplexity Labs มีรูปแบบการชำระเงินแบบ pay-as-you-go ที่เรียกเก็บเงินตามจำนวนคำขอ API และจำนวนโทเค็นที่ประมวลผล ตัวอย่างเช่น llama-3.1-sonar-small-128k-online มีราคา 5 ดอลลาร์ต่อ 1,000 คำขอ และ 0.20 ดอลลาร์ต่อล้านโทเค็น ราคาจะเพิ่มขึ้นตามขนาดของโมเดล

นอกจากนี้ Perplexity Labs ยังมีแผน Pro ที่ 20 ดอลลาร์ต่อเดือนหรือ 200 ดอลลาร์ต่อปี ซึ่งรวมเครดิตการใช้งาน API มูลค่า 5 ดอลลาร์ต่อเดือน และสิทธิประโยชน์ เช่น อัปโหลดไฟล์ไม่จำกัดและบริการสนับสนุนแบบดีเทล

สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม ไปที่ Perplexity Labs

3. SambaNova Cloud

SambaNova Cloud

SambaNova Cloud มอบประสิทธิภาพที่น่าประทับใจด้วย Reconfigurable Dataflow Units (RDUs) ที่สร้างขึ้นเอง โดยสามารถประมวลผลได้ถึง 200 โทเค็นต่อวินาที บนโมเดล Llama 3.1 405B ซึ่งเหนือกว่าโซลูชัน GPU ทั่วไปถึง 10 เท่า โดยแก้ไขปัญหาด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่สำคัญ

คุณสมบัติหลัก

• การประมวลผลที่มีประสิทธิภาพสูง: สามารถประมวลผลโมเดลที่ซับซ้อนได้โดยไม่มีปัญหาการขาดความสามารถ รับประกันประสิทธิภาพที่ราบรื่นสำหรับแอปพลิเคชันขนาดใหญ่
• ประหยัดพลังงาน: ลดการบริโภคพลังงานเมื่อเทียบกับโครงสร้างพื้นฐาน GPU ทั่วไป
• ความสามารถในการปรับขนาด: เพิ่มขนาดการทำงาน AI ได้อย่างง่ายดายโดยไม่สูญเสียประสิทธิภาพหรือต้องเสียค่าใช้จ่ายมาก

เหตุผลในการเลือก SambaNova Cloud

SambaNova Cloud เหมาะสำหรับการใช้งานโมเดลที่ต้องการ การประมวลผลที่รวดเร็ว และ ความหน่วงต่ำ โดยมีจุดเด่นในฮาร์ดแวร์แบบกำหนดค่าได้ ชิป SN40L และสถาปัตยกรรมแบบ dataflow ของบริษัทช่วยให้สามารถจัดการพารามิเตอร์ที่มีขนาดใหญ่มากได้โดยไม่มีผลเสียต่อความหน่วงและประสิทธิภาพ

ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ SambaNova Cloud บน เว็บไซต์อย่างเป็นทางการ

4. Cerebrium

Cerebrium

Cerebrium ทำให้การปรับใช้ LLM ไร้เซิร์ฟเวอร์ง่ายขึ้น โดยนำเสนอโซลูชันที่มีความสามารถในการปรับขนาดและคุ้มค่าสำหรับนักพัฒนา ด้วยการสนับสนุนตัวเลือกฮาร์ดแวร์ที่หลากหลาย Cerebrium รับประกันว่าโมเดลของคุณจะทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพตามความต้องการของเวิร์กโหลดของคุณ

ตัวอย่างสำคัญคือการแนะนำการใช้เฟรมเวิร์ก TensorRT-LLM เพื่อใช้งานโมเดล Llama 3 8B ซึ่งเน้นย้ำถึงความยืดหยุ่นและความเต็มใจของ Cerebrium ในการรวมเทคนิคการปรับให้เหมาะสมล่าสุด

คุณสมบัติหลัก

• การประมวลผลแบบแบตช์: ปรับปรุงการใช้ GPU และลดค่าใช้จ่ายผ่านการประมวลผลแบบแบตช์ที่ต่อเนื่องและแบบไดนามิก ซึ่งเพิ่มประสิทธิภาพโดยไม่เพิ่มความหน่วง
• สตรีมมิ่งแบบเรียลไทม์: ช่วยให้สามารถสตรีมเอาต์พุตของ LLM ได้ ลดความหน่วงและเพิ่มประสบการณ์ของผู้ใช้
• ความยืดหยุ่นของฮาร์ดแวร์: มีตัวเลือกตั้งแต่ CPU ถึง GPU ล่าสุดของ NVIDIA เช่น H100 เพื่อให้ประสิทธิภาพที่เหมาะสมสำหรับงานต่างๆ
• การปรับใช้เร็ว: ปรับใช้โมเดลได้ภายใน 5 นาที โดยใช้เทมเพลตเริ่มต้นที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ทำให้ง่ายต่อการไปจากขั้นตอนพัฒนาไปสู่การผลิต

กรณีการใช้งาน

Cerebrium สนับสนุนแอปพลิเคชันต่างๆ รวมถึง:

• การแปล: แปลเอกสาร เสียง และวิดีโอบนหลายภาษา
• การสร้างและสรุปเนื้อหา: สร้างและย่อเนื้อหาให้กระชับและชัดเจน
• การสร้างเนื้อหาที่เพิ่มด้วยการค้นหา: รวมความเข้าใจภาษาเข้ากับการค้นหาข้อมูลที่แม่นยำเพื่อผลลัพธ์ที่ถูกต้องและเกี่ยวข้อง

เพื่อปรับใช้ LLM ของคุณกับ Cerebrium ไปที่ หน้ากรณีการใช้งาน และสำรวจ เทมเพลตเริ่มต้น

5. PrivateGPT และ GPT4All

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

สำหรับผู้ที่ให้ความสำคัญกับการรักษาความเป็นส่วนตัว การใช้งาน LLM ส่วนตัวเป็นตัวเลือกที่น่าสนใจ GPT4All เป็น LLM ที่เปิดใช้งานซึ่งได้รับความนิยม ซึ่งช่วยให้คุณสร้างแชทบอทส่วนตัวโดยไม่ต้องอาศัยบริการของบุคคลที่สาม

แม้ว่าอาจไม่ได้รวมโมเดลขนาดใหญ่ล่าสุด (เช่น Llama 3.1 405B) อย่างรวดเร็วเหมือนแพลตฟอร์มคลาวด์ที่มีประสิทธิภาพสูง แต่เฟรมเวิร์กการปรับใช้แบบท้องถิ่นนี้ได้ขยายไลน์โมเดลที่รองรับอย่างต่อเนื่อง

ที่แก่นกลาง ทั้ง PrivateGPT และ GPT4All มุ่งเน้นไปที่การทำให้โมเดลทำงานบนเครื่องของท้องถิ่น – เซิร์ฟเวอร์หรือแม้แต่คอมพิวเตอร์ส่วนบุคคล – เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลเข้า ข้อมูลออก และการคำนวณระหว่างขั้นตอนอยู่ภายใต้การควบคุมของคุณ

ในตอนแรก GPT4All ได้รับความนิยมจากการสนับสนุนโมเดลที่มีประสิทธิภาพสูง เช่น LLaMA และต่อมาได้ขยายไปสู่โมเดลใหม่ ๆ เช่น MPT และ Falcon รวมถึง Mistral 7B PrivateGPT ซึ่งเป็นเทมเพลตและเทคนิคมากกว่าแพลตฟอร์มที่สมบูรณ์แบบ แสดงวิธีการรวมโมเดลท้องถิ่นด้วยการสร้างเนื้อหาที่เพิ่มด้วยการค้นหาโดยใช้การฝังและฐานข้อมูลเวกเตอร์ – ทั้งหมดนี้ทำงานบนเครื่องของท้องถิ่น

ในอดีต การรันโมเดลขนาดใหญ่บนเครื่องของท้องถิ่นอาจเป็นเรื่องที่ท้าทาย: การติดตั้งไดรเวอร์ การพึ่งพา GPU การปรับให้เหมาะสม และอื่นๆ อาจทำให้ผู้เริ่มต้นสับสน GPT4All ทำให้หลายสิ่งเหล่านี้ง่ายขึ้นโดยการให้โปรแกรมติดตั้งและคำแนะนำสำหรับการใช้งาน CPU เท่านั้น ลดข้อจำกัดสำหรับนักพัฒนาที่ไม่มีคลัสเตอร์ GPU

PrivateGPT โดยการเปิดเผยแหล่งที่มาและตัวอย่างการรวมกับโซลูชันการดึงข้อมูล เช่น Chroma หรือ FAISS สำหรับการค้นหาความหมาย ทำให้ง่ายต่อการเข้าใจวิธีการรวมโมเดลท้องถิ่นกับโซลูชันการดึงข้อมูล แม้ว่าจะยังมีความชันในการเรียนรู้ แต่เอกสารและความสนับสนุนจากชุมชนได้ดีขึ้นอย่างมากในปี 2024 ทำให้การปรับใช้แบบท้องถิ่นสามารถเข้าถึงได้มากขึ้น

คุณสมบัติหลัก

• การปรับใช้ท้องถิ่น: ใช้งาน GPT4All บนเครื่องของท้องถิ่นโดยไม่ต้องใช้ GPU ทำให้สามารถเข้าถึงได้สำหรับนักพัฒนาที่หลากหลาย
• การใช้งานเชิงพาณิชย์: ได้รับอนุญาตเต็มรูปแบบสำหรับการใช้งานเชิงพาณิชย์ ช่วยให้สามารถรวมเข้ากับสินค้าได้โดยไม่ต้องกังวลเรื่องสิทธิ์การใช้งาน
• การปรับให้เหมาะสมด้วยคำแนะนำ: ปรับให้เหมาะสมด้วยคำถามและคำตอบเพื่อเพิ่มความสามารถในการสนทนา ทำให้ได้คำตอบที่แม่นยำและเป็นประโยชน์มากกว่าโมเดลฐาน เช่น GPT-J

การรวมกับ LangChain และ Cerebrium

การปรับใช้ GPT4All ไปยังคลาวด์ด้วย Cerebrium และการรวมเข้ากับ LangChain ช่วยให้สามารถโต้ตอบได้อย่างมีประสิทธิภาพและคุ้มค่า โดยการแยกการปรับใช้โมเดลออกจากแอปพลิเคชัน คุณสามารถเพิ่มประสิทธิภาพทรัพยากรและปรับขนาดตามความต้องการได้อย่างอิสระ

เพื่อตั้งค่า GPT4All กับ Cerebrium และ LangChain ติดตามคำแนะนำที่มีรายละเอียดบน กรณีการใช้งานของ Cerebrium และสำรวจ คลังเก็บ GitHub สำหรับการปรับใช้ท้องถิ่น

สรุป

การเลือก API การอนุมานที่เหมาะสมสำหรับ Open LLM ของคุณสามารถส่งผลกระทบอย่างมากต่อประสิทธิภาพ ความสามารถในการปรับขนาด และความคุ้มค่าของแอป AI ของคุณ ไม่ว่าคุณจะให้ความสำคัญกับความเร็วกับ Groq คุ้มค่ากับ Perplexity Labs ประสิทธิภาพสูงกับ SambaNova Cloud หรือความเป็นส่วนตัวกับ GPT4All และ Cerebrium มีทางเลือกที่แข็งแกร่งเพื่อตอบสนองความต้องการเฉพาะของคุณ

โดยการใช้ประโยชน์จาก API เหล่านี้ นักพัฒนาสามารถมุ่งเน้นไปที่การสร้างคุณลักษณะ AI ที่เป็นนวัตกรรมใหม่โดยไม่ต้องยุ่งเหยิงกับความซับซ้อนของการจัดการโครงสร้างพื้นฐาน สำรวจตัวเลือกเหล่านี้ ทดลองใช้ข้อเสนอของพวกเขา และเลือกตัวเลือกที่สอดคล้องกับความต้องการโครงการของคุณ