人工智能

适用于开放式 LLM 的最佳推理 API，可增强你的 AI 应用程序

更新 on 2024 年 12 月 13 日

阿尤什·米塔尔

想象一下：你用一个绝妙的想法开发了一款 AI 应用，但它却很难实现，因为运行大型语言模型 (LLM) 就像用磁带播放器举办音乐会一样。潜力是存在的，但性能呢？欠缺。

这就是开放 LLM 推理 API 的用武之地。这些服务就像是为开发人员提供的超强后台通行证，让您将尖端的 AI 模型集成到您的应用中，而无需担心服务器问题、硬件设置或性能瓶颈。但您应该使用哪种 API？选择可能让人不知所措，每种 API 都具有闪电般的速度、令人惊叹的可扩展性和经济实惠的价格。

在本文中，我们将消除这些干扰。我们将探索 五种最佳推理 API 开放的 LLM，剖析它们的优势，并展示它们如何改变您应用的 AI 游戏。无论您追求速度、隐私、成本效益还是原始能力，这里都有适合每种用例的解决方案。让我们深入了解细节并找到适合您的解决方案。

1. 格罗克

格罗克

Groq 以其高性能 AI 推理技术而闻名。他们的杰出产品是 语言处理单元 (LPU) 推理技术结合了专用硬件和优化的软件，可提供出色的计算速度、质量和能效。这使得 Groq 成为注重性能的开发人员的最爱。

一些新型号产品：

Llama 3.1 8B 指示： 体积较小但功能极为强大的模型，可平衡性能和速度，非常适合需要中等能力而又不产生高计算成本的应用程序。
Llama 3.1 70B 指示： 最先进的模型，在推理、多语言翻译和工具使用方面可与专有解决方案相媲美。在 Groq 的 LPU 驱动基础设施上运行该模型意味着您可以实现大规模实时交互。

主要功能

速度与性能：GroqCloud 由 LPU 网络提供支持，声称 速度提高 18 倍 与其他提供商相比，在运行流行的开源 LLM（如 Meta AI 的 Llama 3 70B）时。
易于整合：Groq 提供 Python 和 OpenAI 客户端 SDK，可直接与以下框架集成：浪链和 骆驼指数 用于构建高级 LLM 应用程序和聊天机器人。
灵活定价：Groq 提供特定于模型的基于代币的定价，低至每百万代币 0.04 美元适用于 Llama 3.2 1B（预览版）8k。成本根据模型复杂性和能力而定，并且还有一个免费套餐可供初步实验使用。

要了解 Groq 的产品，请访问他们的官方网站并检查他们的 GitHub存储库用于 Python 客户端 SDK。

2. 困惑实验室

困惑度-ai

Perplexity Labs 曾以 AI 驱动的搜索功能而闻名，如今已发展成为一个成熟的推理平台，积极集成一些最先进的开源 LLM。该公司最近拓宽了视野，不仅支持 Llama 2 等成熟的模型系列，还支持最新的新一代模型。这包括 Llama 3.1 的尖端变体和全新产品，例如 LiquidAI 的 Liquid LFM 40B，以及与 Perplexity“Sonar”系统集成的 Llama 专用版本。

一些新型号产品：

Llama 3.1 指导模型： 提供改进的推理、多语言能力和高达 128K 个标记的扩展上下文长度，允许处理更长的文档和更复杂的指令。
Llama-3.1-sonar-large-128K-在线： 将 Llama 3.1 与实时网络搜索 (Sonar) 相结合的定制变体。这种混合方法不仅提供生成文本功能，还提供最新的参考和引文，弥补了封闭式模型与真正的检索增强系统之间的差距。

主要功能

广泛的模型支持： pplx-api 支持以下模型 米斯特拉尔 7B、美洲驼 13B、代码美洲驼 34B、 和 美洲驼70B.
经济实惠：Perplexity Labs 的设计在部署和推理方面都非常经济，报告显示可显著节省成本。
开发者友好：兼容OpenAI客户端界面，方便熟悉OpenAI生态系统的开发者无缝集成。
高级功能: 型号如 llama-3-sonar-small-32k-在线 和 llama-3-sonar-large-32k-在线 可以返回引用，增强响应的可靠性。

定价

Perplexity Labs 提供按使用量付费的定价模式，根据 API 请求数和处理的令牌数收费。例如，llama-3.1-sonar-small-128k-online 每 5 个请求收费 1000 美元，每百万个令牌收费 0.20 美元。定价会随着模型规模的扩大而增加，例如 llama-3.1-sonar-large-128k-online 每百万个令牌收费 1 美元，llama-3.1-sonar-huge-128k-online 每百万个令牌收费 5 美元，所有这些模型每 5 个请求均收取 1000 美元的固定费用。

除了按量付费外，Perplexity Labs 还提供每月 20 美元或每年 200 美元的专业版计划。该计划每月包括价值 5 美元的 API 使用额度，以及无限文件上传和专门支持等福利，非常适合持续、频繁的使用。

有关详细信息，请访问困惑实验室.

3. SambaNova 云

SambaNova 云

SambaNova Cloud 凭借其定制的 可重构数据流单元 (RDU)，实现 每秒 200 个令牌 在 Llama 3.1 405B 型号上。该性能超越了传统基于 GPU 的解决方案 10x，解决关键的人工智能基础设施挑战。

主要功能

高通量：能够无瓶颈地处理复杂模型，确保大规模应用的流畅运行。
节能：与传统 GPU 基础设施相比，能耗降低。
可扩展性：轻松扩展 AI 工作负载，而不会牺牲性能或产生大量成本。

为什么选择 SambaNova Cloud？

SambaNova Cloud 非常适合部署需要 高通量 和 低延迟 处理能力，使其适合要求苛刻的推理和训练任务。他们的秘密在于其定制硬件。SN40L 芯片和该公司的数据流架构使其能够处理极大的参数数量，而不会出现 GPU 上常见的延迟和吞吐量损失

详细了解 SambaNova Cloud 的产品官方网站.

4. 大脑

大脑

Cerebrium 简化了无服务器 LLM 的部署，为开发人员提供了可扩展且经济高效的解决方案。Cerebrium 支持各种硬件选项，可确保您的模型根据您的特定工作负载要求高效运行。

最近的一个关键例子是他们使用 TensorRT-LLM 框架为 Llama 3 8B 模型服务的指南，突出了 Cerebrium 的灵活性和整合最新优化技术的意愿。

主要功能

批处理：通过持续和动态的请求批处理来提高 GPU 利用率并降低成本，在不增加延迟的情况下提高吞吐量。
实时串流：实现 LLM 输出流式传输，最大限度地减少感知延迟并增强用户体验。
硬件灵活性：提供从 CPU 到 NVIDIA 最新 GPU 的一系列选项，例如 H100确保不同任务实现最佳性能。
快速部署：部署模型只需 5分钟 使用预先配置的启动模板，可以轻松地从开发到生产。

使用案例

Cerebrium 支持各种应用程序，包括：

翻译：翻译多种语言的文档、音频和视频。
内容生成与摘要：创建内容并将其浓缩为清晰、简洁的摘要。
检索增强生成：将语言理解与精确的数据检索相结合，以获得准确、相关的输出。

要使用 Cerebrium 部署你的法学硕士 (LLM)，请访问他们的用例页面并探索他们的入门模板.

5. PrivateGPT 和 GPT4All

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

对于那些优先考虑数据隐私的人来说，部署私人 LLM 是一个有吸引力的选择。 GPT4全部 作为一款流行的开源 LLM，它允许您创建私人聊天机器人而无需依赖第三方服务。

虽然它们并不总是像高性能云平台那样快速地整合最新的大型模型（如 Llama 3.1 405B），但这些本地部署框架已经稳步扩展了其支持的模型阵容。

从本质上讲，PrivateGPT 和 GPT4All 都专注于让模型在本地运行——本地服务器甚至个人计算机。这可确保所有输入、输出和中间计算仍在您的控制之下。

最初，GPT4All 通过支持一系列更小、更高效的开源模型（如基于 LLaMA 的衍生模型）而广受欢迎。随着时间的推移，它扩展到包括 MPT 和 Falcon 变体，以及 Mistral 7B 等新进入者。PrivateGPT 虽然更像是一个模板和技术，而不是一个独立的平台，但它展示了如何使用嵌入和矢量数据库将本地模型与检索增强生成集成在一起 - 所有这些都在本地运行。这种灵活性让您可以为自己的领域选择最佳模型并对其进行微调，而无需依赖外部推理提供商。

从历史上看，在本地运行大型模型可能具有挑战性：驱动程序安装、GPU 依赖性、量化步骤等可能会让新手绊倒。GPT4All 通过提供仅 CPU 部署的安装程序和指南简化了其中的大部分工作，降低了没有 GPU 集群的开发人员的门槛。PrivateGPT 的开源存储库提供了示例集成，使人们更容易理解如何将本地模型与 Chroma 或 FAISS 等索引解决方案相结合以进行上下文检索。虽然仍有学习曲线，但文档和社区支持在 2024 年得到了显着改善，使本地部署越来越容易实现。

主要功能

本地部署：无需 GPU 即可在本地机器上运行 GPT4All，从而可供广泛的开发人员使用。
商业用途：完全获得商业使用许可，允许集成到产品中而无需担心许可问题。
指令调优：通过问答式提示进行微调，以增强对话能力，与 GPT-J 等基础模型相比，提供更准确、更有用的回答。

与 LangChain 和 Cerebrium 集成的示例

使用大脑并将其与浪链允许可扩展且高效的交互。通过将模型部署与应用程序分离，您可以优化资源并根据需求独立扩展。

要使用 Cerebrium 和 LangChain 设置 GPT4All，请按照以下网址提供的详细教程进行操作 Cerebrium 的用例并探索类似存储库私有GPT 用于本地部署。

结语

为开放式 LLM 选择合适的推理 API 会显著影响 AI 应用程序的性能、可扩展性和成本效益。无论您是优先考虑 Groq 的速度、Perplexity Labs 的成本效益、SambaNova Cloud 的高吞吐量，还是 GPT4All 和 Cerebrium 的隐私，都有强大的选项可满足您的特定需求。

通过利用这些 API，开发人员可以专注于构建创新的 AI 驱动功能，而不会受到基础设施管理复杂性的困扰。探索这些选项，试用其产品，然后选择最符合您项目要求的选项。