Açık LLM’lerinizi Geliştirmek İçin En İyi Inference API’leri

Bunu düşünün: inanılmaz bir fikirle bir AI uygulaması geliştirdiniz, ancak büyük dil modellerini (LLM’ler) çalıştırmak bir kaset çalarla konser vermek gibi geliyor. Potansiyel orada ama performans? Eksik.

Açık LLM’ler için inference API’leri burada devreye giriyor. Bu hizmetler, geliştiriciler için süper şarj edilmiş backstage geçişler gibi, uygulamalarınıza son teknoloji AI modellerini entegre etmenizi sağlar ve sunucu baş ağrıları, donanım ayarları veya performans darboğazları hakkında endişelenmenize gerek kalmaz. Ancak hangi API’yi kullanmalısınız? Seçim bunaltıcı olabilir, her biri şimşek hızında, çene düşüren ölçeklenebilirlik ve bütçe dostu fiyatlandırma vaat ediyor.

Bu makalede, gürültüyü kesiyoruz. Açık LLM’ler için beş besten inference API’sini keşfedeceğiz, güçlerini analiz edeceğiz ve uygulamanızın AI oyununu nasıl dönüştürebileceklerini göstereceğiz. Hız, gizlilik, maliyet etkinliği veya ham güç after mı arıyorsunuz? Her kullanım durumu için burada bir çözüm var. Ayrıntılara dalmaya ve size uygun olanı bulmaya başlayalım.

1. Groq

groq

Groq, yüksek performanslı AI çıkarımı teknolojisi ile ünlüdür. Çıkart可 destacat ürünleri, Dil İşleme Birimleri (LPU) Çıkarımı Teknolojisi, özel donanım ve optimize edilmiş yazılımları birleştirerek olağanüstü hesaplama hızı, kalite ve enerji verimliliği sunar. Bu, Groq’u performans önceliklendiren geliştiriciler arasında favori yapar.

Yeni Model Teklifleri:

• Llama 3.1 8B Instruct: Performans ve hız arasında dengeli, orta düzeyde yetenek gerektiren uygulamalar için ideal olan daha küçük ancak dikkat çekici bir model.
• Llama 3.1 70B Instruct: Akıl yürütme, çok dilli çeviri ve araç kullanımı açısından devasa özel çözümlerle yarışan bir devlet-sanat modeli. Bu, Groq’un LPU sürücülü altyapısında çalıştırıldığında gerçek zamanlı etkileşimi bile büyük ölçeklerde elde etmenizi sağlar.

Ana Özellikler

• Hız ve Performans: GroqCloud, bir LPU ağı tarafından desteklenerek, Meta AI’nin Llama 3 70B gibi popüler açık kaynaklı LLM’leri çalıştırırken diğer sağlayıcılarla karşılaştırıldığında 18 kat daha hızlı hız iddia ediyor.
• Kolay Entegrasyon: Groq, Python ve OpenAI istemci SDK’ları sunarak, LangChain ve LlamaIndex gibi çerçevelerle gelişmiş LLM uygulamaları ve sohbet botları oluşturmak için entegrasyonu kolaylaştırıyor.
• Esnek Fiyatlandırma: Groq, model spesifik, token tabanlı fiyatlandırma sunar ve Llama 3.2 1B (Önizleme) 8k için milyon token başına 0,04 $ gibi düşük fiyatlar sunar. Maliyetler, model karmaşıklığı ve yeteneklerine göre ölçeklenir ve ilk deneyimler için ücretsiz bir katman da mevcuttur.

Groq’un tekliflerini keşfetmek için resmi web sitesini ziyaret edin ve Python istemci SDK’sı için GitHub deposunu kontrol edin.

2. Perplexity Labs

perplexity-ai

Perplexity Labs, bir zamanlar principalmente AI sürümlü arama işlevleri ile bilinen, şimdi açık kaynaklı LLM’lerin entegrasyonuna aktif olarak odaklanan bir çıkarım platformuna dönüştü. Şirket, Llama 2 gibi kurulmuş model ailelerini desteklemenin yanı sıra, Llama 3.1 ve LiquidAI’den Liquid LFM 40B gibi yeni nesil modelleri de desteklemeye başladı.
Yeni Model Teklifleri:

• Llama 3.1 Instruct Modelleri: Akıl yürütme, çok dilli yetenekler ve 128K tokenlere kadar uzanan bağlam uzunlukları ile geliştirilmiş, daha uzun belgeler ve daha karmaşık talimatların işlenmesini sağlar.
• Llama-3.1-sonar-large-128K-online: Llama 3.1’i gerçek zamanlı web araması (Sonar) ile birleştiren bir varyant, sadece üretime değil, aynı zamanda güncel referanslar ve alıntılar sunarak kapalı kutu modeli ile gerçek bir geri çağırma sistemini arasında köprü kurar.

Ana Özellikler

• Geniş Model Desteği: pplx-api, Mistral 7B, Llama 13B, Code Llama 34B ve Llama 70B gibi modelleri destekler.
• Maliyet Etkinliği: Hem dağıtım hem de çıkarım için ekonomik olarak tasarlandı, Perplexity Labs önemli maliyet tasarrufu raporladı.
• Geliştirici Dostu: OpenAI istemci arayüzü ile uyumlu, OpenAI ekosistemiyle熟 geliştiricilerin kolayca entegre olmasını sağlıyor.
• Gelişmiş Özellikler: llama-3-sonar-small-32k-online ve llama-3-sonar-large-32k-online gibi modeller, yanıtların güvenilirliğini artıran alıntılar döndürebilir.

Fiyatlandırma

Perplexity Labs, API isteklerine ve işlenen token sayısına bağlı olarak ücretlendiren bir ödeme yapısı sunar. Örneğin, llama-3.1-sonar-small-128k-online için 1000 istek başına 5 $ ve milyon token başına 0,20 $ ücretlendirilir. Fiyatlandırma, daha büyük modellerle birlikte artar, örneğin llama-3.1-sonar-large-128k-online için milyon token başına 1 $ ve llama-3.1-sonar-huge-128k-online için milyon token başına 5 $, her biri 1000 istek başına sabit 5 $ ücretle.

Perplexity Labs ayrıca, 20 $/ay veya 200 $/yıl olarak faturalandırılan bir Pro planı sunar. Bu plan, aylık 5 $’lık API kullanım kredileri ve sınırsız dosya yüklemeleri ile özel destek gibi avantajlar sunar, böylece tutarlı ve daha ağır kullanım için idealdir.

Ayrıntılı bilgi için Perplexity Labs ziyaret edin.

3. SambaNova Cloud

SambaNova Cloud

SambaNova Cloud, özel olarak tasarlanmış Yeniden Yapılandırılabilir Veri Akışı Birimleri (RDUs) ile etkileyici bir performans sunar ve Llama 3.1 405B modelinde 200 token/saniye hıza ulaşır. Bu, geleneksel GPU tabanlı çözümlerden 10 kat daha iyidir ve kritik AI altyapısı zorluklarını ele alır.

Ana Özellikler

• Yüksek İşlem Hızı: Karmaşık modelleri tıkanma olmadan işleyebilir, büyük ölçekli uygulamalar için sorunsuz performans sağlar.
• Enerji Verimliliği: Geleneksel GPU altyapilerine kıyasla azaltılmış enerji tüketimi.
• Ölçeklenebilirlik: Performansı veya önemli maliyetleri feda etmeden AI iş yüklerini kolayca ölçeklendirin.

SambaNova Cloud’u Neden Seçmelisiniz?

SambaNova Cloud, yüksek işlem hızı ve düşük gecikme gerektiren modellerin dağıtımı için idealdir, böylece talep edilen çıkarım ve eğitim görevleri için uygundur. Sırrı, özel donanımda yatmaktadır. SN40L çipi ve şirketin veri akışı mimarisi, GPU’larda yaygın olan gecikme ve işlem hızı cezaları olmadan çok büyük parametre sayılarını işleyebilir.

SambaNova Cloud’un teklifleri hakkında daha fazla bilgi için resmi web sitesini ziyaret edin.

4. Cerebrium

Cerebrium

Cerebrium, sunucusuz LLM’lerin dağıtımını basitleştirir ve geliştiriciler için ölçeklenebilir ve maliyet etkin bir çözüm sunar. Çeşitli donanım seçeneklerine destek vererek, Cerebrium, modellerinizin belirli iş yükü gereksinimlerinize göre verimli bir şekilde çalışmasını sağlar.

Son örnek, Llama 3 8B modelini TensorRT-LLM çerçevesini kullanarak sunmak için bir kılavuz sunmasıdır, Cerebrium’un esnekliğini ve en son optimizasyon tekniklerini entegre etme isteğini vurgular.

Ana Özellikler

• Toplu İşlem: GPU kullanımını artırır ve sürekli ve dinamik istek toplama yoluyla maliyetleri azaltır, gecikme artmadan işleme hızını artırır.
• Gerçek Zamanlı Akış: LLM çıktılarının akışını sağlar, algılanan gecikmeyi en aza indirir ve kullanıcı deneyimini geliştirir.
• Donanım Esnekliği: CPU’dan NVIDIA’nın en son GPU’larına (H100 gibi) kadar çeşitli seçenekler sunar, böylece farklı görevler için optimal performans sağlar.
• Hızlı Dağıtım: Önceden yapılandırılmış başlangıç şablonları kullanarak modelleri sadece beş dakika içinde dağıtabilir, geliştirme ve üretim arasında geçişi kolaylaştırır.

Kullanım Durumları

Cerebrium, çeşitli uygulamaları destekler:

• Çeviri: Belgeleri, sesleri ve videoları birden fazla dilde çevirmek.
• İçerik Oluşturma ve Özetleme: İçeriği net ve özlü özetlere dönüştürmek.
• Altyapılı Üretim: Dil anlama yeteneklerini precisa veri geri çağırma ile birleştirmek, doğru ve ilgili çıktılar sağlamak için.

Cerebrium ile LLM’nizi dağıtmak için kullanım durumları sayfasını ziyaret edin ve başlangıç şablonlarını keşfedin.

5. PrivateGPT ve GPT4All

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

Veri gizliliği önceliklendirenler için, özel LLM’leri dağıtmak çekici bir seçenektir. GPT4All, üçüncü taraf hizmetlerine güvenmeden özel sohbet botları oluşturmanıza olanak tanıyan popüler bir açık kaynaklı LLM’dir.

Her zaman en son büyük modelleri (Llama 3.1 405B gibi) yüksek performanslı bulut platformları kadar hızlı entegre etmese de, bu yerel dağıtım çerçeveleri, desteklenen model yelpazelerini sürekli olarak genişletti.

PrivateGPT ve GPT4All, temelde modellerin yerel olarak – şirket içi sunucularda veya kişisel bilgisayarlarda – çalıştırılmasını sağlar. Bu, tüm girişler, çıktılar ve ara hesaplamaların kontrolünüz altında kalmasını sağlar.

İlk olarak, GPT4All, LLaMA tabanlı türevler gibi çeşitli küçük, verimli açık kaynaklı modelleri destekledi. Zamanla, MPT ve Falcon varyantlarını ve yeni girişler gibi Mistral 7B’yi de dahil etti. PrivateGPT, bir platformdan daha çok bir şablon ve teknik olarak, yerel modelleri geri çağırma ile güçlendirilmiş üretim kullanarak yerel olarak çalıştırma gösterir – tümü yerel olarak çalışan ve vektör veritabanları gibi Chroma veya FAISS gibi dizinleme çözümleri ile entegre edilir. Bu esneklik, en iyi modeli alanınıza seçmenizi ve dış çıkarım sağlayıcılarına güvenmeden ince ayarlamalar yapmanızı sağlar.

Tarihsel olarak, büyük modelleri yerel olarak çalıştırmak zor olabilir: sürücü kurulumları, GPU bağımlılıkları, kuantizasyon adımları ve daha fazlası yeni başlayanlar için engel oluşturabilir. GPT4All, kurulumlar ve CPU yalnızca dağıtımlar için rehberler sunarak bunu basitleştirir, böylece GPU kümelerine sahip olmayan geliştiriciler için engeli düşürür. PrivateGPT’nin açık kaynaklı depoları, yerel modelleri Chroma veya FAISS gibi dizinleme çözümleri ile nasıl birleştireceğinizi gösteren örnek entegrasyonlar sunar. Hala bir öğrenme eğrisi vardır, ancak belgeler ve topluluk desteği 2024’te önemli ölçüde iyileşti, yerel dağıtımı giderek daha erişilebilir hale getiriyor.

Ana Özellikler

• Yerel Dağıtım: GPT4All’i GPU gerektirmeden yerel makinelerde çalıştırın, böylece geniş bir geliştirici yelpazesine ulaşılabilirlik sağlar.
• Ticari Kullanım: Tamamen ticari kullanım için lisanslanmıştır, böylece ürünlerinize entegre etmek için lisans endişesi yaşamazsınız.
• Talimat İyileştirmesi: Q&A tarzı promt’lerle iyileştirilir, GPT-J gibi temel modellere kıyasla daha doğru ve yararlı yanıtlar sağlar.

LangChain ve Cerebrium ile Örnek Entegrasyon

GPT4All’i Cerebrium ile buluta dağıtarak ve LangChain ile entegre ederek, ölçeklenebilir ve verimli etkileşimler elde edersiniz. Model dağıtımını uygulamadan ayırarak, kaynakları optimize edebilir ve talebe bağlı olarak bağımsız olarak ölçeklendirilebilirsiniz.

GPT4All’i Cerebrium ve LangChain ile kurmak için, Cerebrium’un kullanım durumları sayfasını ziyaret edin ve yerel dağıtımlar için PrivateGPT deposunu keşfedin.

Sonuç

Açık LLM’niz için doğru Inference API’sini seçmek, AI uygulamalarınızın performansı, ölçeklenebilirliği ve maliyet etkinliğini önemli ölçüde etkileyebilir. Hız için Groq, maliyet etkinliği için Perplexity Labs, yüksek işlem hızı için SambaNova Cloud veya gizlilik için GPT4All ve Cerebrium’u önceliklendirmeniz ne olursa olsun, özel gereksinimlerinizi karşılayacak güçlü seçenekler mevcuttur.

Bu API’leri kullanarak, geliştiriciler altyapı yönetimi karmaşıklıklarıyla boğulmadan yenilikçi AI sürümlü özellikler oluşturabilir. Bu seçenekleri keşfedin, tekliflerini deneyin ve projenizin gereksinimlerine en iyi uyanı seçin.