Найкращі API для висновків для відкритих LLM для покращення вашого застосунку AI

Уявіть це: у вас є застосунок AI з неймовірною ідеєю, але він бореться за доставку, оскільки запуск великих мовних моделей (LLM) схожий на проведення концерту з касетним плеєром. Потенціал є, але продуктивність? Недостатня.

Це саме тут вступають у гру API для висновків для відкритих LLM. Ці послуги схожі на потужні пропускові квитки для розробників, що дозволяють вам інтегрувати передові моделі AI у ваші застосунки без турботи про головні болі сервера, апаратні установки або обмеження продуктивності. Але який API використовувати? Вибір може відчуватися приголомшливим, оскільки кожен обіцяє блискавичну швидкість, вражаючу масштабованість і бюджетну ціну.

У цій статті ми розрізняємо шум. Ми досліджуємо п’ять найкращих API для висновків для відкритих LLM, розбираємо їхні сильні сторони і показуємо, як вони можуть перетворити гру вашого застосунку AI. Чи Ви шукаєте швидкість, приватність, ефективність витрат або сирову потужність, тут є рішення для кожного випадку використання. Давайте зануримося у деталі та знайдемо правильний варіант для Вас.

1. Groq

groq

Groq відомий своєю високопродуктивною технологією висновків AI. Їхній флагманський продукт, Технологія висновків Language Processing Units (LPU), поєднує спеціалізоване апаратне забезпечення та оптимізоване програмне забезпечення для надання виняткової швидкості обчислень, якості та енергоефективності. Це робить Groq улюбленцем серед розробників, які ставлять продуктивність на перше місце.

Деякі нові пропозиції моделей:

• Llama 3.1 8B Instruct: Менша, але надзвичайно здатна модель, яка балансує продуктивність і швидкість, ідеальна для застосунків, які потребують помірної здатності без високих обчислювальних витрат.
• Llama 3.1 70B Instruct: Модель останнього покоління, яка конкурує з пропріетарними рішеннями у сфері розуміння, багатомовного перекладу та використання інструментів. Виконання цієї моделі на інфраструктурі LPU означає, що Ви можете досягти інтерактивності в режимі реального часу навіть у великомасштабних застосунках.

Ключові особливості

• Швидкість і продуктивність: GroqCloud, який працює на мережі LPU, tuyênує про швидкість до 18 разів швидшу порівняно з іншими постачальниками при виконанні популярних відкритих LLM, таких як Llama 3 70B від Meta AI.
• Легкість інтеграції: Groq пропонує як Python, так і клієнтські SDK OpenAI, що робить його простим у інтеграції з фреймворками, такими як LangChain і LlamaIndex для будівництва передових застосунків LLM і чат-ботів.
• Гнучка ціна: Groq пропонує модельну, токенну ціну з ціною як низько $0,04 за мільйон токенів для Llama 3.2 1B (Попередній перегляд) 8k. Витрати зростають залежно від складності моделі та її можливостей, а також є безкоштовний рівень для початкового експериментування.

Щоб ознайомитися з пропозиціями Groq, відвідайте їх офіційний сайт і перегляньте їх репозиторій GitHub для клієнтського SDK Python.

2. Perplexity Labs

perplexity-ai

Perplexity Labs, раніше відомий переважно за свої функції пошуку AI, перетворився на повноцінну платформу висновків, яка активно інтегрує деякі з найбільш передових відкритих LLM. Компанія розширила свої горизонти, підтримуючи не тільки встановлені сім’ї моделей, такі як Llama 2, але й останню хвилю моделей наступного покоління. Це включає передові варіанти Llama 3.1 та зовсім нові учасники, такі як Liquid LFM 40B від LiquidAI, а також спеціалізовані версії Llama, інтегровані з системою “Sonar” Perplexity.

Деякі нові пропозиції моделей:

• Моделі Llama 3.1 Instruct: Представляють покращене розуміння, багатомовні можливості та розширені довжини контексту до 128K токенів, що дозволяє обробляти довші документи та складніші інструкції.
• Llama-3.1-sonar-large-128K-online: Відповідна версія, що поєднує Llama 3.1 з онлайн-пошуком у реальному часі (Sonar). Цей гібридний підхід забезпечує не тільки генеративні текстові можливості, але й актуальні посилання та цитати, закриваючи розрив між закритою моделлю та справжньою системою з підтримкою пошуку.

Ключові особливості

• Широка підтримка моделей: pplx-api підтримує моделі, такі як Mistral 7B, Llama 13B, Code Llama 34B, і Llama 70B.
• Економічна ефективність: Розроблений для того, щоб бути економічним як для розгортання, так і для висновків, Perplexity Labs повідомляє про значні економічні збереження.
• Дружній інтерфейс для розробників: Сумісний з інтерфейсом клієнта OpenAI, що робить його простим для інтеграції з екосистемою OpenAI.
• Розширені функції: Моделі, такі як llama-3-sonar-small-32k-online і llama-3-sonar-large-32k-online, можуть повертати цитати, підвищуючи надійність відповідей.

Ціни

Perplexity Labs пропонує модель ціноутворення pay-as-you-go, яка стягує плату залежно від запитів API та кількості оброблених токенів. Наприклад, llama-3.1-sonar-small-128k-online коштує $5 за 1000 запитів і $0,20 за мільйон токенів. Ціни зростають разом з більшістю моделей, таких як llama-3.1-sonar-large-128k-online за $1 за мільйон токенів і llama-3.1-sonar-huge-128k-online за $5 за мільйон токенів, усі з плоскою платою $5 за 1000 запитів.

Крім pay-as-you-go, Perplexity Labs пропонує план Pro за $20 на місяць або $200 на рік. Цей план включає $5 вартості використання API щомісяця, а також переваги, такі як необмежені завантаження файлів та присвячена підтримка, що робить його ідеальним для постійного, більш інтенсивного використання.

Для детальної інформації відвідайте Perplexity Labs.

3. SambaNova Cloud

SambaNova Cloud

SambaNova Cloud забезпечує вражаючу продуктивність завдяки своїм спеціально розробленим Reconfigurable Dataflow Units (RDUs), досягнувши 200 токенів за секунду на моделі Llama 3.1 405B. Ця продуктивність перевершує традиційні рішення на основі GPU у 10 разів, вирішуючи критичні проблеми інфраструктури AI.

Ключові особливості

• Висока пропускна здатність: Спроможний обробляти складні моделі без瓶ключків, забезпечуючи гладку продуктивність для великомасштабних застосунків.
• Енергоефективність: Знижена енергоспоживання порівняно з традиційними інфраструктурами GPU.
• Масштабованість: Легко масштабуйте завдання AI без втрати продуктивності чи високих витрат.

Чому вибрати SambaNova Cloud?

SambaNova Cloud ідеальний для розгортання моделей, які вимагають високої пропускної здатності та низької затримки обробки, що робить його підходящим для вимогливих завдань висновків та навчання. Їхній секрет полягає в спеціальному апаратному забезпеченні. Чип SN40L та архітектура даних компанії дозволяють обробляти дуже великі параметри без затримок та штрафів за пропускну здатність, властивих GPU

Дізнайтеся більше про пропозиції SambaNova Cloud на їхньому офіційному сайті.

4. Cerebrium

Cerebrium

Cerebrium спрощує розгортання серверних LLM, пропонуючи масштабоване та економічне рішення для розробників. З підтримкою різних апаратних варіантів Cerebrium забезпечує, що Ваші моделі працюють ефективно на основі конкретних вимог Вашого робочого навантаження.

Ключовим недавнім прикладом є їхнє керівництво з використання фреймворку TensorRT-LLM для обслуговування моделі Llama 3 8B, підкреслюючи гнучкість Cerebrium та готовність інтегрувати останні оптимізаційні техніки.

Ключові особливості

• Пакетна обробка: Покращує використання GPU та знижує витрати завдяки безперервній та динамічній пакетній обробці, підвищуючи пропускну здатність без збільшення затримки.
• Реальний потоковий режим: Дозволяє потокову передачу виводів LLM, мінімізуючи сприйману затримку та покращуючи досвід користувача.
• Гнучкість апаратного забезпечення: Представляє ряд варіантів від CPU до останніх GPU NVIDIA, таких як H100, забезпечуючи оптимальну продуктивність для різних завдань.
• Швидке розгортання: Розгорніть моделі за менш ніж п’ять хвилин за допомогою попередньо налаштованих шаблонів, що робить простим перехід від розробки до виробництва.

Варіанти використання

Cerebrium підтримує різні застосунки, включаючи:

• Переклад: Переклад документів, аудіо та відео на декілька мов.
• Генерація та підсумовування вмісту: Створення та конденсація вмісту у ясні та лаконічні підсумки.
• Пошук та генерація: Об’єднання розуміння мови з точним пошуком даних для отримання точних та актуальних виводів.

Щоб розгорнути Ваш LLM з Cerebrium, відвідайте їх сторінку випадків використання та ознайомтеся з їхніми шаблонами.

5. PrivateGPT і GPT4All

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

Для тих, хто ставить приватність даних на перше місце, розгортання приватних LLM є привабливим варіантом. GPT4All виділяється як популярна відкрита LLM, яка дозволяє створювати приватні чат-боти без залежності від сторонніх послуг.

Хоча вони не завжди включають самі останні великі моделі (як Llama 3.1 405B) так швидко, як високопродуктивні хмарні платформи, ці локальні фреймворки розгортання розширили свій ряд підтримуваних моделей.

У центрі уваги PrivateGPT та GPT4All лежить можливість запускати моделі локально – на серверах або навіть особистих комп’ютерах. Це забезпечує, що всі входи, виходи та проміжні обчислення залишаються під Вашим контролем.

Спочатку GPT4All здобув популярність завдяки підтримці ряду менших, більш ефективних відкритих моделей, таких як похідні LLaMA. З часом він розширив свій ряд до включення MPT та Falcon, а також нових учасників, таких як Mistral 7B. PrivateGPT, хоча й більше шаблон та техніка, ніж окрема платформа, демонструє, як інтегрувати локальні моделі з генерацією, підтримуваною пошуком, використовуючи вкладення та векторні бази даних – все локально. Ця гнучкість дозволяє Вам вибирати найкращу модель для Вашої області та донастроювати її без залежності від зовнішніх постачальників висновків.

Історично, запуск великих моделей локально міг бути складним: встановлення драйверів, залежності GPU, кроки кванталізації та інше могли заплутати новачків. GPT4All спрощує більшу частину цього, надаючи інсталятори та керівництва для розгортання тільки на CPU, знижуючи бар’єр для розробників, які не мають кластерів GPU.

Відкриті репозиторії PrivateGPT пропонують приклади інтеграції, роблячи простішим зрозуміти, як об’єднати локальні моделі з рішеннями індексування, такими як Chroma або FAISS для контекстного пошуку. Хоча все ще існує крива навчання, документація та підтримка спільноти покращилися суттєво в 2024 році, роблячи локальне розгортання все більш доступним.

Ключові особливості

• Локальне розгортання: Запускайте GPT4All на локальних машинах без необхідності GPU, роблячи його доступним для широкого кола розробників.
• Комерційне використання: Повністю ліцензований для комерційного використання, дозволяючи інтегрувати у продукти без проблем з ліцензуванням.
• Настройка інструкцій: Відфільтрований за допомогою запитів та відповідей для покращення розмовних можливостей, забезпечуючи більш точні та корисні відповіді порівняно з базовими моделями, такими як GPT-J.

Приклад інтеграції з LangChain і Cerebrium

Розгортання GPT4All у хмарі з Cerebrium та інтеграція його з LangChain дозволяють забезпечити масштабовані та ефективні взаємодії. Відокремлюючи розгортання моделі від застосунку, Ви можете оптимізувати ресурси та масштабувати незалежно на основі попиту.

Щоб налаштувати GPT4All з Cerebrium та LangChain, слідуйте докладним керівництвам, доступним на сторінці випадків використання Cerebrium та ознайомтеся з репозиторіями, такими як PrivateGPT для локального розгортання.

Висновок

Вибір правильного API для висновків для відкритих LLM може суттєво вплинути на продуктивність, масштабованість та економічну ефективність Вашого застосунку AI. Чи Ви ставите на перше місце швидкість з Groq, економічну ефективність з Perplexity Labs, високу пропускну здатність з SambaNova Cloud, чи приватність з GPT4All та Cerebrium, існують потужні варіанти, щоб задовольнити Ваші конкретні потреби.

Використовуючи ці API, розробники можуть зосередитися на будівництві інноваційних функцій AI, не загрузжаючись складнощами управління інфраструктурою. Дослідіть ці варіанти, експериментуйте з їхніми пропозиціями та виберіть той, який найкраще відповідає вимогам Вашого проекту.