Yapay Zeka Uygulamanızı Geliştirmek İçin Açık LLM'ler İçin En İyi Çıkarım API'leri

Şunu hayal edin: inanılmaz bir fikirle bir AI uygulaması oluşturdunuz, ancak büyük dil modelleri (LLM) çalıştırmak bir kaset çalarla konser düzenlemeye çalışmak gibi hissettirdiği için teslim etmekte zorlanıyor. Potansiyel var, ancak performans? Eksik.

Açık LLM'ler için çıkarım API'leri burada devreye giriyor. Bu hizmetler, geliştiriciler için süper şarjlı sahne arkası geçişleri gibidir ve sunucu sorunları, donanım kurulumları veya performans darboğazları konusunda endişelenmeden uygulamalarınıza en son AI modellerini entegre etmenizi sağlar. Ancak hangi API'yi kullanmalısınız? Her biri yıldırım hızı, ağızları açık bırakan ölçeklenebilirlik ve bütçe dostu fiyatlandırma vaat ettiğinden, seçim bunaltıcı gelebilir.

Bu yazıda gürültüyü kesiyoruz. Keşfedeceğiz en iyi beş çıkarım API'si Açık LLM'ler için güçlü yönlerini inceleyin ve uygulamanızın AI oyununu nasıl dönüştürebileceklerini gösterin. Hız, gizlilik, maliyet etkinliği veya ham güç peşinde olun, burada her kullanım durumu için bir çözüm var. Ayrıntılara dalalım ve sizin için doğru olanı bulalım.

1. groq

büyük

Groq, yüksek performanslı AI çıkarım teknolojisiyle ünlüdür. Öne çıkan ürünleri, Dil İşleme Birimleri (LPU) Çıkarım Teknolojisi, olağanüstü hesaplama hızı, kalite ve enerji verimliliği sunmak için özel donanım ve optimize edilmiş yazılımı bir araya getirir. Bu, Groq'u performansa öncelik veren geliştiriciler arasında favori yapar.

Bazı Yeni Model Teklifleri:

• Lama 3.1 8B Talimat: Performans ve hızı dengeleyen, yüksek hesaplama maliyetlerine katlanmadan orta düzeyde kapasiteye ihtiyaç duyan uygulamalar için ideal, daha küçük ancak oldukça yetenekli bir model.
• Lama 3.1 70B Talimat: Akıl yürütme, çok dilli çeviri ve araç kullanımında tescilli çözümlerle rekabet eden son teknoloji bir model. Bunu Groq'un LPU odaklı altyapısında çalıştırmak, büyük ölçekte bile gerçek zamanlı etkileşim elde edebileceğiniz anlamına gelir.

Ana Özellikler

• Hız ve Performans: LPU'lardan oluşan bir ağ tarafından desteklenen GroqCloud, 18 kat daha yüksek hızlar Meta AI'nın Llama 3 70B gibi popüler açık kaynaklı LLM'leri çalıştırırken diğer sağlayıcılarla karşılaştırıldığında.
• Entegrasyon Kolaylığı: Groq, Python ve OpenAI istemci SDK'larını sunarak, aşağıdaki gibi çerçevelerle entegrasyonu kolaylaştırır: Dil Zinciri ve LamaIndex Gelişmiş LLM uygulamaları ve sohbet robotları oluşturmak için.
• Esnek Fiyatlandırma: Groq, modele özgü, token tabanlı fiyatlandırmayı en düşük fiyatla sunar Milyon token başına 0.04 dolar Llama 3.2 1B (Önizleme) 8k için. Maliyetler model karmaşıklığına ve yeteneğine göre ölçeklenir ve ayrıca ilk denemeler için ücretsiz bir katman da mevcuttur.

Groq'un sunduklarını keşfetmek için şu adresi ziyaret edin: resmi internet sitesi ve kontrol edin GitHub deposu Python istemci SDK'sı için.

2. Şaşkınlık Laboratuvarları

şaşkınlık-yapay zeka

Bir zamanlar öncelikli olarak yapay zeka destekli arama işlevleriyle bilinen Perplexity Labs, en gelişmiş açık kaynaklı LLM'lerden bazılarını aktif olarak entegre eden tam teşekküllü bir çıkarım platformuna dönüştü. Şirket yakın zamanda yalnızca Llama 2 gibi yerleşik model ailelerini değil, aynı zamanda yeni nesil modellerin en son dalgasını da destekleyerek ufkunu genişletti. Buna Llama 3.1'in son teknoloji varyantları ve LiquidAI'dan Liquid LFM 40B gibi tamamen yeni katılımcılar ve Perplexity "Sonar" sistemiyle entegre edilmiş Llama'nın özel versiyonları dahildir.

Bazı Yeni Model Teklifleri:

• Llama 3.1 Talimat Modelleri: Geliştirilmiş muhakeme, çok dilli yetenekler ve 128K token'a kadar genişletilmiş bağlam uzunlukları sunarak daha uzun belgelerin ve daha karmaşık talimatların işlenmesine olanak tanır.
• Llama-3.1-sonar-büyük-128K-çevrimiçi: Llama 3.1'i gerçek zamanlı web aramasıyla (Sonar) birleştiren özel bir varyant. Bu hibrit yaklaşım yalnızca üretken metin yetenekleri değil, aynı zamanda güncel referanslar ve alıntılar da sunarak kapalı kutu modeli ile gerçek bir geri alma-artırılmış sistem arasındaki boşluğu kapatır.

Ana Özellikler

• Geniş Model Desteği: pplx-api şu gibi modelleri destekler: Mistral 7B, Lama 13B, Kod Lama 34B, ve Lama 70B.
• Uygun Maliyetli:Hem dağıtım hem de çıkarım açısından ekonomik olacak şekilde tasarlanan Perplexity Labs, önemli maliyet tasarrufları sağladığını bildiriyor.
• Geliştirici Dostu: OpenAI istemci arayüzüyle uyumludur, bu sayede OpenAI ekosistemine aşina olan geliştiricilerin sorunsuz bir şekilde entegre olması sağlanır.
• Gelişmiş Özellikler: Gibi modeller lama-3-sonar-küçük-32k-çevrimiçi ve lama-3-sonar-büyük-32k-çevrimiçi Alıntıları döndürebilir ve yanıtların güvenilirliğini artırabilir.

Fiyatlandırma

Perplexity Labs, API isteklerine ve işlenen token sayısına göre ücretlendirme yapan bir ödeme yaptıkça fiyatlandırma modeli sunar. Örneğin, llama-3.1-sonar-small-128k-online 5 istek başına 1000$ ve milyon token başına 0.20$'dır. Fiyatlandırma, llama-3.1-sonar-large-128k-online milyon token başına 1$ ve llama-3.1-sonar-huge-128k-online milyon token başına 5$ gibi daha büyük modellerle ölçeklenir ve hepsi 5 istek başına sabit 1000$ ücrete sahiptir.

Perplexity Labs, ödedikçe kullanmanın yanı sıra ayda 20$ veya yılda 200$'lık bir Pro planı sunuyor. Bu plan, sınırsız dosya yükleme ve özel destek gibi avantajlarla birlikte aylık 5$ değerinde API kullanım kredisi içeriyor ve bu da onu tutarlı, daha yoğun kullanım için ideal hale getiriyor.

Ayrıntılı bilgi için ziyaret edin Şaşkınlık Laboratuvarları.

3. SambaNova Bulutu

SambaNova Bulutu

SambaNova Cloud, özel olarak oluşturulmuş yapısıyla etkileyici bir performans sunar Yeniden Yapılandırılabilir Veri Akışı Birimleri (RDU'lar), elde Saniyede 200 jeton Llama 3.1 405B modelinde. Bu performans, geleneksel GPU tabanlı çözümleri geride bırakıyor 10x, kritik yapay zeka altyapısı zorluklarını ele alıyor.

Ana Özellikler

• Yüksek Verimlilik: Karmaşık modelleri darboğaz olmadan işleyebilme yeteneği, büyük ölçekli uygulamalar için sorunsuz performans sağlar.
• Enerji verimliliği: Geleneksel GPU altyapılarına kıyasla azaltılmış enerji tüketimi.
• ölçeklenebilirlik: Performanstan ödün vermeden veya önemli maliyetler ortaya çıkarmadan AI iş yüklerini kolayca ölçeklendirin.

Neden SambaNova Cloud'u Seçmelisiniz?

SambaNova Cloud, aşağıdakilere ihtiyaç duyan modelleri dağıtmak için idealdir: yüksek verimli ve düşük gecikme süresi işleme, onu zorlu çıkarım ve eğitim görevleri için uygun hale getirir. Sırları özel donanımındadır. SN40L çipi ve şirketin veri akışı mimarisi, GPU'larda yaygın olan gecikme ve verim cezaları olmadan son derece büyük parametre sayılarını işlemesine olanak tanır

SambaNova Cloud'un sundukları hakkında daha fazla bilgi edinmek için şu adrese bakın: resmi internet sitesi.

4. beyin

beyin

Cerebrium, sunucusuz LLM'lerin dağıtımını basitleştirir ve geliştiriciler için ölçeklenebilir ve uygun maliyetli bir çözüm sunar. Çeşitli donanım seçeneklerine destekle Cerebrium, modellerinizin belirli iş yükü gereksinimlerinize göre verimli bir şekilde çalışmasını sağlar.

Son zamanlardaki önemli bir örnek, Cerebrium'un esnekliğini ve en son optimizasyon tekniklerini entegre etme isteğini vurgulayan, Llama 3 8B modeline hizmet etmek için TensorRT-LLM çerçevesini kullanmaya yönelik kılavuzlarıdır.

Ana Özellikler

• Harmanlama: Sürekli ve dinamik istek toplu işlemleriyle GPU kullanımını artırır ve maliyetleri azaltır, gecikmeyi artırmadan verimi artırır.
• Gerçek Zamanlı Akış: LLM çıktılarının akışını sağlayarak algılanan gecikmeyi en aza indirir ve kullanıcı deneyimini iyileştirir.
• Donanım Esnekliği: CPU'lardan NVIDIA'nın en son GPU'larına kadar çeşitli seçenekler sunar H100farklı görevler için en iyi performansı garanti eder.
• Hızlı Dağıtım: Modelleri mümkün olan en kısa sürede dağıtın Beş dakika Önceden yapılandırılmış başlangıç ​​şablonlarını kullanarak geliştirmeden üretime geçişi kolaylaştırıyoruz.

Kullanım Senaryoları

Cerebrium, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli uygulamaları destekler:

• Çeviri: Belgeleri, ses ve videoları birden fazla dile çevirme.
• İçerik Oluşturma ve Özetleme: İçeriğin net, özlü özetler halinde oluşturulması ve yoğunlaştırılması.
• Alma-Artırılmış Nesil:Doğru ve alakalı çıktılar için dil anlayışını hassas veri alma ile birleştirmek.

LLM'nizi Cerebrium ile dağıtmak için şurayı ziyaret edin: kullanım durumları sayfası ve onların keşfetmek başlangıç ​​şablonları.

5. PrivateGPT ve GPT4All

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

Veri gizliliğini ön planda tutanlar için özel hukuk alanında lisans eğitimi almak cazip bir seçenektir. GPT4Tümü Üçüncü taraf hizmetlere güvenmeden özel sohbet robotları oluşturmanıza olanak tanıyan popüler bir açık kaynaklı LLM programı olarak öne çıkıyor.

Her ne kadar en son büyük modelleri (örneğin Llama 3.1 405B) yüksek performanslı bulut platformları kadar hızlı bir şekilde bünyelerine katmasalar da, bu yerel dağıtım çerçeveleri desteklenen model serilerini istikrarlı bir şekilde genişlettiler.

Özünde, hem PrivateGPT hem de GPT4All modellerin yerel olarak çalışmasını sağlamaya odaklanır—şirket içi sunucular veya hatta kişisel bilgisayarlar. Bu, tüm girdilerin, çıktıların ve ara hesaplamaların kontrolünüzde kalmasını sağlar.

Başlangıçta, GPT4All, LLaMA tabanlı türevler gibi daha küçük, daha verimli açık kaynaklı modelleri destekleyerek popülerlik kazandı. Zamanla, MPT ve Falcon varyantlarının yanı sıra Mistral 7B gibi yeni katılımcıları da içerecek şekilde genişledi. PrivateGPT, bağımsız bir platformdan çok bir şablon ve teknik olsa da, yerel modelleri yerleştirmeler ve vektör veritabanları kullanarak alma-artırılmış üretimle nasıl entegre edeceğinizi gösterir; hepsi yerel olarak çalışır. Bu esneklik, alanınız için en iyi modeli seçmenize ve harici çıkarım sağlayıcılarına güvenmeden ince ayar yapmanıza olanak tanır.

Tarihsel olarak, büyük modelleri yerel olarak çalıştırmak zorlayıcı olabilir: sürücü kurulumları, GPU bağımlılıkları, niceleme adımları ve daha fazlası yeni başlayanları tökezletebilir. GPT4All, yalnızca CPU dağıtımları için yükleyiciler ve kılavuzlar sağlayarak bunların çoğunu basitleştirir ve GPU kümeleri olmayan geliştiriciler için engelleri azaltır. PrivateGPT'nin açık kaynaklı depoları örnek entegrasyonlar sunar ve yerel modelleri bağlam alma için Chroma veya FAISS gibi dizinleme çözümleriyle nasıl birleştireceğinizi anlamayı kolaylaştırır. Hala bir öğrenme eğrisi olsa da, belgeler ve topluluk desteği 2024'te önemli ölçüde iyileştirildi ve yerel dağıtım giderek daha erişilebilir hale geldi.

Ana Özellikler

• Yerel Dağıtım:GPT4All'u GPU gerektirmeden yerel makinelerde çalıştırın ve böylece çok çeşitli geliştiricilerin erişimine açın.
• Ticari kullanım: Ticari kullanım için tam lisanslıdır, lisanslama endişesi olmadan ürünlere entegrasyona olanak tanır.
• Talimat Ayarlama:GPT-J gibi temel modellere kıyasla daha doğru ve faydalı yanıtlar sağlamak için konuşma becerilerini geliştirmek amacıyla soru-cevap tarzı istemlerle ince ayar yapılmıştır.

LangChain ve Cerebrium ile Örnek Entegrasyon

GPT4All'ı buluta dağıtma beyin ve onu entegre ederek Dil Zinciri ölçeklenebilir ve verimli etkileşimlere olanak tanır. Model dağıtımını uygulamadan ayırarak kaynakları optimize edebilir ve talebe göre bağımsız olarak ölçekleyebilirsiniz.

GPT4All'ı Cerebrium ve LangChain ile kurmak için şu adreste bulunan ayrıntılı eğitimleri izleyin: Cerebrium'un kullanım örnekleri ve şu gibi depoları keşfedin: ÖzelGPT yerel dağıtımlar için.

Sonuç

Açık LLM'niz için doğru Çıkarım API'sini seçmek, AI uygulamalarınızın performansını, ölçeklenebilirliğini ve maliyet etkinliğini önemli ölçüde etkileyebilir. Groq ile hıza, Perplexity Labs ile maliyet etkinliğine, SambaNova Cloud ile yüksek verime veya GPT4All ve Cerebrium ile gizliliğe öncelik verin, özel ihtiyaçlarınızı karşılamak için sağlam seçenekler mevcuttur.

Geliştiriciler bu API'leri kullanarak, altyapı yönetiminin karmaşıklıklarına takılıp kalmadan yenilikçi AI odaklı özellikler oluşturmaya odaklanabilirler. Bu seçenekleri keşfedin, sundukları ürünleri deneyin ve projenizin gereksinimlerine en uygun olanı seçin.