Các API suy luận tốt nhất cho Open LLMs để nâng cao ứng dụng AI của bạn

Hãy tưởng tượng điều này: bạn đã xây dựng một ứng dụng AI với một ý tưởng tuyệt vời, nhưng nó gặp khó khăn trong việc cung cấp hiệu suất vì chạy các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) feels như cố gắng tổ chức một buổi hòa nhạc với một máy chơi cassette. Tiềm năng có mặt, nhưng hiệu suất? Thiếu.

Đây là nơi các API suy luận cho Open LLMs xuất hiện. Các dịch vụ này giống như các giấy phép siêu tốc cho các nhà phát triển, cho phép bạn tích hợp các mô hình AI tiên tiến vào ứng dụng của mình mà không cần phải lo lắng về các vấn đề về máy chủ, thiết lập phần cứng hoặc các nút thắt hiệu suất. Nhưng API nào bạn nên sử dụng? Sự lựa chọn có thể cảm thấy choáng ngợp, với mỗi API hứa hẹn tốc độ nhanh như chớp, khả năng mở rộng đáng kinh ngạc và giá cả phải chăng.

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ cắt bỏ tiếng ồn. Chúng tôi sẽ khám phá năm API suy luận tốt nhất cho Open LLMs, phân tích điểm mạnh của chúng và chỉ ra cách chúng có thể biến đổi trò chơi AI của ứng dụng của bạn. Cho dù bạn đang tìm kiếm tốc độ, quyền riêng tư, hiệu quả về chi phí hoặc sức mạnh thô, đều có một giải pháp ở đây cho mọi trường hợp sử dụng. Hãy cùng khám phá các chi tiết và tìm ra giải pháp phù hợp cho bạn.

1. Groq

groq

Groq nổi tiếng với công nghệ suy luận AI hiệu suất cao. Sản phẩm nổi bật của họ, Công nghệ suy luận Đơn vị xử lý ngôn ngữ (LPU), kết hợp phần cứng chuyên dụng và phần mềm tối ưu hóa để cung cấp tốc độ tính toán, chất lượng và hiệu quả năng lượng vượt trội. Điều này làm cho Groq trở thành lựa chọn yêu thích của các nhà phát triển ưu tiên hiệu suất.

Một số mô hình mới:

• Llama 3.1 8B Instruct: Một mô hình nhỏ nhưng đáng kinh ngạc, cân bằng hiệu suất và tốc độ, lý tưởng cho các ứng dụng cần khả năng vừa phải mà không phải chịu chi phí tính toán cao.
• Llama 3.1 70B Instruct: Một mô hình tiên tiến, cạnh tranh với các giải pháp độc quyền trong lĩnh vực lý luận, dịch đa ngôn ngữ và sử dụng công cụ. Chạy mô hình này trên cơ sở hạ tầng LPU của Groq có nghĩa là bạn có thể đạt được sự tương tác thời gian thực ngay cả trên quy mô lớn.

Đặc điểm chính

• Tốc độ và hiệu suất: GroqCloud, được hỗ trợ bởi mạng LPU, tuyên bố đạt tốc độ 18x nhanh hơn so với các nhà cung cấp khác khi chạy các mô hình LLM mã nguồn mở phổ biến như Llama 3 70B của Meta AI.
• Dễ tích hợp: Groq cung cấp cả SDK Python và OpenAI, giúp dễ dàng tích hợp với các khung như LangChain và LlamaIndex để xây dựng các ứng dụng và rô-bốt trò chuyện tiên tiến.
• Giá cả linh hoạt: Groq cung cấp giá cả dựa trên mô hình, dựa trên token với mức giá thấp nhất là 0,04 đô la mỗi triệu token cho Llama 3.2 1B (Preview) 8k. Chi phí được tính dựa trên độ phức tạp của mô hình và khả năng, và cũng có một tầng miễn phí cho các thí nghiệm ban đầu.

Để khám phá các dịch vụ của Groq, hãy truy cập trang web chính thức của họ và xem kho lưu trữ GitHub của họ cho SDK Python.

2. Perplexity Labs

perplexity-ai

Perplexity Labs, từng được biết đến chủ yếu với các chức năng tìm kiếm AI, đã phát triển thành một nền tảng suy luận toàn diện tích hợp các mô hình LLM mã nguồn mở tiên tiến. Công ty đã mở rộng tầm nhìn của mình bằng cách hỗ trợ không chỉ các gia đình mô hình đã thành lập như Llama 2 mà còn các mô hình thế hệ tiếp theo. Điều này bao gồm các biến thể tiên tiến của Llama 3.1 và các mô hình mới như Liquid LFM 40B từ LiquidAI, cũng như các phiên bản chuyên dụng của Llama tích hợp với hệ thống “Sonar” của Perplexity.

Một số mô hình mới:

• Mô hình Llama 3.1 Instruct: Cung cấp khả năng lý luận, đa ngôn ngữ và độ dài ngữ cảnh lên đến 128K token, cho phép xử lý tài liệu dài và các hướng dẫn phức tạp hơn.
• Llama-3.1-sonar-large-128K-online: Một biến thể được tùy chỉnh kết hợp Llama 3.1 với tìm kiếm web thời gian thực (Sonar). Cách tiếp cận này mang lại không chỉ khả năng tạo văn bản mà còn cung cấp các tham chiếu và trích dẫn cập nhật, bắc cầu khoảng cách giữa mô hình hộp kín và hệ thống tăng cường thu hồi thực sự.

Đặc điểm chính

• Hỗ trợ mô hình rộng rãi: pplx-api hỗ trợ các mô hình như Mistral 7B, Llama 13B, Code Llama 34B, và Llama 70B.
• Tiết kiệm chi phí: Được thiết kế để tiết kiệm chi phí cho cả triển khai và suy luận, Perplexity Labs báo cáo tiết kiệm chi phí đáng kể.
• Dễ sử dụng cho nhà phát triển: Tương thích với giao diện khách hàng OpenAI, giúp dễ dàng tích hợp với các hệ sinh thái OpenAI.
• Tính năng tiên tiến: Các mô hình như llama-3-sonar-small-32k-online và llama-3-sonar-large-32k-online có thể trả về các trích dẫn, tăng cường độ tin cậy của các phản hồi.

Giá cả

Perplexity Labs cung cấp mô hình giá cả theo nhu cầu, tính phí dựa trên yêu cầu API và số token được xử lý. Ví dụ, llama-3.1-sonar-small-128k-online có giá 5 đô la mỗi 1000 yêu cầu và 0,20 đô la mỗi triệu token. Giá cả tăng theo mô hình lớn hơn, như llama-3.1-sonar-large-128k-online ở mức 1 đô la mỗi triệu token và llama-3.1-sonar-huge-128k-online ở mức 5 đô la mỗi triệu token, tất cả đều có phí cố định 5 đô la mỗi 1000 yêu cầu.

Ngoài giá cả theo nhu cầu, Perplexity Labs cung cấp kế hoạch Pro với giá 20 đô la mỗi tháng hoặc 200 đô la mỗi năm. Kế hoạch này bao gồm 5 đô la tín dụng sử dụng API mỗi tháng, cùng với các đặc quyền như tải tệp lên không giới hạn và hỗ trợ chuyên dụng, lý tưởng cho sử dụng nặng hơn.

Để biết thêm thông tin, hãy truy cập Perplexity Labs.

3. SambaNova Cloud

SambaNova Cloud

SambaNova Cloud cung cấp hiệu suất ấn tượng với Đơn vị dữ liệu tái cấu hình (RDUs) được xây dựng tùy chỉnh, đạt 200 token mỗi giây trên mô hình Llama 3.1 405B. Hiệu suất này vượt trội so với các giải pháp dựa trên GPU truyền thống 10 lần, giải quyết các thách thức quan trọng về cơ sở hạ tầng AI.

Đặc điểm chính

• Khả năng xử lý cao: Có thể xử lý các mô hình phức tạp mà không bị tắc nghẽn, đảm bảo hiệu suất mượt mà cho các ứng dụng quy mô lớn.
• Hiệu quả năng lượng: Giảm tiêu thụ năng lượng so với cơ sở hạ tầng GPU truyền thống.
• Khả năng mở rộng: Dễ dàng mở rộng các công việc AI mà không ảnh hưởng đến hiệu suất hoặc phát sinh chi phí đáng kể.

Tại sao chọn SambaNova Cloud?

SambaNova Cloud là lý tưởng cho việc triển khai các mô hình yêu cầu khả năng xử lý cao và thời gian trễ thấp, phù hợp cho các nhiệm vụ suy luận và đào tạo đòi hỏi khắt khe. Bí quyết của họ nằm ở phần cứng tùy chỉnh. Chip SN40L và kiến trúc dữ liệu của công ty cho phép xử lý các số lượng tham số cực lớn mà không bị phạt về thời gian trễ và thông lượng như trên GPU.

Xem thêm về các dịch vụ của SambaNova Cloud trên trang web chính thức của họ.

4. Cerebrium

Cerebrium

Cerebrium đơn giản hóa việc triển khai các mô hình LLM không có máy chủ, cung cấp một giải pháp có thể mở rộng và tiết kiệm chi phí cho các nhà phát triển. Với hỗ trợ cho nhiều tùy chọn phần cứng, Cerebrium đảm bảo rằng các mô hình của bạn chạy hiệu quả dựa trên yêu cầu cụ thể của công việc.

Một ví dụ gần đây là hướng dẫn của họ về việc sử dụng khuôn khổ TensorRT-LLM để phục vụ mô hình Llama 3 8B, nhấn mạnh sự linh hoạt và sẵn sàng tích hợp các kỹ thuật tối ưu hóa mới nhất của Cerebrium.

Đặc điểm chính

• Đóng gói: Tăng cường sử dụng GPU và giảm chi phí thông qua việc đóng gói yêu cầu liên tục và động, cải thiện thông lượng mà không tăng độ trễ.
• Truyền trực tuyến thời gian thực: Cho phép truyền trực tuyến đầu ra của LLM, giảm thiểu độ trễ nhận thức và tăng cường trải nghiệm người dùng.
• Linhh hoạt phần cứng: Cung cấp nhiều tùy chọn từ CPU đến các GPU mới nhất của NVIDIA như H100, đảm bảo hiệu suất tối ưu cho các nhiệm vụ khác nhau.
• Triển khai nhanh: Triển khai mô hình trong vòng năm phút bằng cách sử dụng các mẫu khởi động đã được cấu hình sẵn, giúp dễ dàng chuyển từ phát triển sang sản xuất.

Trường hợp sử dụng

Cerebrium hỗ trợ nhiều ứng dụng, bao gồm:

• Dịch: Dịch tài liệu, âm thanh và video qua nhiều ngôn ngữ.
• Tạo và tóm tắt nội dung: Tạo và tóm tắt nội dung thành các bản tóm tắt rõ ràng và súc tích.
• Sinh tăng cường thu hồi: Kết hợp hiểu ngôn ngữ với việc thu hồi dữ liệu chính xác để tạo ra đầu ra chính xác và liên quan.

Để triển khai LLM của bạn với Cerebrium, hãy truy cập trang trường hợp sử dụng của họ và khám phá mẫu khởi động của họ.

5. PrivateGPT và GPT4All

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

Đối với những người ưu tiên quyền riêng tư của dữ liệu, việc triển khai các mô hình LLM riêng tư là một lựa chọn hấp dẫn. GPT4All nổi bật như một mô hình LLM mã nguồn mở phổ biến cho phép bạn tạo các rô-bốt trò chuyện riêng tư mà không cần dựa vào các dịch vụ của bên thứ ba.

Mặc dù chúng không luôn luôn kết hợp các mô hình khổng lồ mới nhất (như Llama 3.1 405B) nhanh như các nền tảng đám mây hiệu suất cao, nhưng các khuôn khổ triển khai cục bộ này đã mở rộng liên tục danh sách mô hình được hỗ trợ.

Ở cốt lõi, cả PrivateGPT và GPT4All tập trung vào việc cho phép các mô hình chạy cục bộ – trên máy chủ trong nhà hoặc thậm chí trên máy tính cá nhân. Điều này đảm bảo rằng tất cả các đầu vào, đầu ra và tính toán trung gian vẫn trong tầm kiểm soát của bạn.

Ban đầu, GPT4All đã trở nên phổ biến với việc hỗ trợ một loạt các mô hình mã nguồn mở nhỏ và hiệu quả hơn như các dẫn xuất của LLaMA. Theo thời gian, nó đã mở rộng để bao gồm các biến thể MPT và Falcon, cũng như các mô hình mới như Mistral 7B. PrivateGPT, trong khi đó là một mẫu và kỹ thuật hơn là một nền tảng độc lập, cho thấy cách tích hợp các mô hình cục bộ với việc tạo tăng cường thu hồi sử dụng các bản nhúng và cơ sở dữ liệu vector – tất cả đều chạy cục bộ. Sự linh hoạt này cho phép bạn chọn mô hình tốt nhất cho miền của mình và tinh chỉnh nó mà không dựa vào các nhà cung cấp suy luận bên ngoài.

Trong quá khứ, việc chạy các mô hình lớn cục bộ có thể là một thách thức: cài đặt trình điều khiển, phụ thuộc vào GPU, các bước lượng tử hóa và nhiều hơn nữa có thể cản trở những người mới tham gia. GPT4All đơn giản hóa nhiều điều này bằng cách cung cấp các trình cài đặt và hướng dẫn cho các triển khai chỉ dựa trên CPU, giảm rào cản cho các nhà phát triển không có cụm GPU. Kho lưu trữ mã nguồn mở của PrivateGPT cung cấp các tích hợp mẫu, giúp dễ dàng hiểu cách kết hợp các mô hình cục bộ với các giải pháp lập chỉ mục như Chroma hoặc FAISS cho việc thu hồi ngữ cảnh. Mặc dù vẫn còn một đường cong học tập, tài liệu và hỗ trợ cộng đồng đã cải thiện đáng kể vào năm 2024, khiến việc triển khai cục bộ ngày càng dễ tiếp cận.

Đặc điểm chính

• Triển khai cục bộ: Chạy GPT4All trên máy cục bộ mà không cần GPU, giúp dễ dàng tiếp cận cho nhiều nhà phát triển.
• Sử dụng thương mại: Được cấp phép đầy đủ cho sử dụng thương mại, cho phép tích hợp vào sản phẩm mà không có lo ngại về giấy phép.
• Tinh chỉnh hướng dẫn: Tinh chỉnh với các lời nhắc theo phong cách Q&A để tăng cường khả năng trò chuyện, cung cấp phản hồi chính xác và hữu ích hơn so với các mô hình cơ bản như GPT-J.

Tích hợp mẫu với LangChain và Cerebrium

Triển khai GPT4All lên đám mây với Cerebrium và tích hợp nó với LangChain cho phép tương tác có thể mở rộng và hiệu quả. Bằng cách tách triển khai mô hình khỏi ứng dụng, bạn có thể tối ưu hóa tài nguyên và mở rộng độc lập dựa trên nhu cầu.

Để thiết lập GPT4All với Cerebrium và LangChain, hãy làm theo các hướng dẫn chi tiết trên trang trường hợp sử dụng của Cerebrium và khám phá các kho lưu trữ như PrivateGPT cho các triển khai cục bộ.

Kết luận

Việc chọn API suy luận phù hợp cho Open LLM của bạn có thể ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất, khả năng mở rộng và hiệu quả về chi phí của các ứng dụng AI. Cho dù bạn ưu tiên tốc độ với Groq, hiệu quả về chi phí với Perplexity Labs, khả năng xử lý cao với SambaNova Cloud, hay quyền riêng tư với GPT4All và Cerebrium, đều có các lựa chọn mạnh mẽ để đáp ứng nhu cầu cụ thể của bạn.

Bằng cách tận dụng các API này, các nhà phát triển có thể tập trung vào việc xây dựng các tính năng AI sáng tạo mà không bị cản trở bởi sự phức tạp của quản lý cơ sở hạ tầng. Khám phá các lựa chọn này, thử nghiệm với các dịch vụ của họ và chọn cái phù hợp nhất với yêu cầu dự án của bạn.