为您的 AI 应用增强功能而使用的最佳推理 API 的开放 LLM

想象一下：您已经构建了一个具有不可思议的想法的 AI 应用，但由于运行大型语言模型（LLM）感觉就像用卡带播放器举办音乐会一样，它难以交付。潜力存在，但性能却令人缺乏。

这就是开放 LLM 的推理 API 发挥作用的地方。这些服务就像超级充电的后台通行证，允许开发人员在不必担心服务器头痛、硬件设置或性能瓶颈的情况下将最先进的 AI 模型集成到应用程序中。但是，您应该使用哪个 API？选择可能会让人感到不知所措，每个 API 都承诺提供闪电般的速度、惊人的可扩展性和价格亲民的价格。

在本文中，我们将剖析五个最好的开放 LLM 推理 API，分析它们的优点，并展示它们如何改变您的应用程序的 AI 游戏。无论您是追求速度、隐私、成本效益还是原始力量，都有一个适合每个用例的解决方案。让我们深入细节，找到适合您的正确解决方案。

1. Groq

groq

Groq 以其高性能 AI 推理技术而闻名。他们的杰出产品 语言处理单元（LPU）推理技术 结合了专用硬件和优化软件，提供了卓越的计算速度、质量和能效。这使得 Groq 成为优先考虑性能的开发人员的最爱。

一些新模型：

• Llama 3.1 8B Instruct： 一个较小但具有出色能力的模型，平衡了性能和速度，适合于需要中等能力而不需要高计算成本的应用程序。
• Llama 3.1 70B Instruct： 一种最先进的模型，具有与专有解决方案相当的推理、多语言翻译和工具使用能力。在 Groq 的 LPU 驱动的基础设施上运行此模型意味着您可以实现实时交互，即使在大规模上也是如此。

关键特性

• 速度和性能：GroqCloud 由 LPU 网络提供动力，声称与其他提供商相比，运行流行的开源 LLM（如 Meta AI 的 Llama 3 70B）时速度快 18 倍。
• 集成简易性：Groq 提供 Python 和 OpenAI 客户端 SDK，使其与 LangChain 和 LlamaIndex 等框架集成变得简单，从而可以构建高级 LLM 应用程序和聊天机器人。
• 灵活的定价：Groq 提供基于模型的、基于令牌的定价，低至 每百万令牌 0.04 美元（适用于 Llama 3.2 1B（预览）8k）。成本根据模型复杂性和能力进行缩放，并且有一个免费层可用于初始实验。

要探索 Groq 的产品，请访问他们的 官方网站，并查看他们的 GitHub 存储库，以获取 Python 客户端 SDK。

2. Perplexity Labs

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Perplexity Labs 曾经主要以其 AI 驱动的搜索功能而闻名，已经发展成为一个全面的推理平台，积极地将一些最先进的开源 LLM 集成到其平台中。该公司最近通过支持不仅仅是成熟的模型家族（如 Llama 2），而且还支持最新一波下一代模型，扩大了其视野。这些包括 Llama 3.1 和 LiquidAI 的 Liquid LFM 40B 的尖端变体，以及 Perplexity“Sonar”系统与 Llama 集成的专用版本。

一些新模型：

• Llama 3.1 Instruct 模型： 提供了改进的推理、多语言能力和扩展的上下文长度，最高可达 128K 令牌，允许处理更长的文档和更复杂的指令。
• Llama-3.1-sonar-large-128K-online： 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了生成文本的能力，还提供了最新的参考和引用，弥合了封闭盒模型和真正的检索增强系统之间的差距。

关键特性

• 广泛的模型支持：pplx-api 支持诸如 Mistral 7B、Llama 13B、Code Llama 34B 和 Llama 70B 等模型。
• 成本效益：Perplexity Labs 报告称，与部署和推理相比，其具有显著的成本节约。
• 开发者友好：兼容 OpenAI 客户端接口，使得开发人员可以轻松地与 OpenAI 生态系统集成。
• 高级功能：诸如 llama-3-sonar-small-32k-online 和 llama-3-sonar-large-32k-online 等模型可以返回引用，增强响应的可靠性。

定价

Perplexity Labs 提供按请求和处理的令牌数量收费的按使用付费定价模型。例如，llama-3.1-sonar-small-128k-online 的费用为每 1000 个请求 5 美元，每百万令牌 0.20 美元。定价根据模型大小进行缩放，例如 llama-3.1-sonar-large-128k-online 的费用为每百万令牌 1 美元，llama-3.1-sonar-huge-128k-online 的费用为每百万令牌 5 美元，所有这些都有每 1000 个请求的固定费用 5 美元。

除了按使用付费外，Perplexity Labs 还提供每月 20 美元或每年 200 美元的专业计划。该计划包括每月 5 美元的 API 使用积分，以及无限文件上传和专用支持等福利，使其适合于持续、更重的使用。

有关详细信息，请访问 Perplexity Labs。

3. SambaNova Cloud

SambaNova Cloud

SambaNova Cloud 通过其自定义的 可重构数据流单元（RDUs） 提供了令人印象深刻的性能，在 Llama 3.1 405B 模型上实现了每秒 200 个令牌 的处理速度。这一性能比传统的基于 GPU 的解决方案快 10 倍，解决了关键的 AI 基础设施挑战。

关键特性

• 高吞吐量：能够处理复杂的模型而不会出现瓶颈，确保大规模应用程序的性能顺畅。
• 能效：与传统的 GPU 基础设施相比，能耗减少。
• 可扩展性：可以轻松扩大 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 适合于需要 高吞吐量 和 低延迟 处理的模型部署，非常适合要求苛刻的推理和训练任务。他们的秘密在于其自定义硬件。SN40L 芯片和公司的数据流架构使其能够处理极大参数计数而不会出现传统 GPU 上常见的延迟和吞吐量惩罚。

请访问 SambaNova Cloud 的 官方网站，了解更多关于他们的产品。

4. Cerebrium

Cerebrium

Cerebrium 简化了无服务器 LLM 的部署，提供了一个可扩展且具有成本效益的解决方案，适用于开发人员。通过支持各种硬件选项，Cerebrium 确保您的模型根据特定的工作负载要求高效运行。

最近的一个关键示例是他们关于使用 TensorRT-LLM 框架提供 Llama 3 8B 模型的指南，突出了 Cerebrium 的灵活性和将最新优化技术集成到其平台中的意愿。

关键特性

• 批处理：通过连续和动态的请求批处理提高 GPU 利用率并降低成本，提高了吞吐量而不会增加延迟。
• 实时流媒体：允许流式传输 LLM 输出，尽量减少了感知到的延迟并增强了用户体验。
• 硬件灵活性：提供了从 CPU 到 NVIDIA 最新 GPU（如 H100）的一系列选项，确保了不同任务的最佳性能。
• 快速部署：使用预配置的启动模板，可以在 5 分钟 内部署模型，使得从开发到生产变得容易。

用例

Cerebrium 支持各种应用程序，包括：

• 翻译：跨多种语言翻译文档、音频和视频。
• 内容生成和摘要：创建和浓缩内容以清晰、简洁的摘要形式呈现。
• 检索增强生成：将语言理解与精确的数据检索相结合，以生成准确、相关的输出。

要使用 Cerebrium 部署您的 LLM，请访问他们的 用例页面，并探索他们的 启动模板。

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，部署私有 LLM 是一个有吸引力的选择。 GPT4All 以其允许创建私有聊天机器人而闻名，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包含最新的巨型模型（如 Llama 3.1 405B），但这些本地部署框架已经稳步扩大了其支持的模型阵容。

在其核心，PrivateGPT 和 GPT4All 都专注于使模型能够在本地运行——在本地服务器或甚至个人计算机上。这确保所有输入、输出和中间计算都在您的控制之下。

最初，GPT4All 因支持一系列较小、更高效的开源模型（如 LLaMA 衍生模型）而获得了普遍欢迎。随着时间的推移，它扩大了支持范围，包括 MPT 和 Falcon 变体，以及新的参与者，如 Mistral 7B。PrivateGPT 虽然更像是一个模板和技术，而不是一个独立的平台，但展示了如何使用嵌入和向量数据库将本地模型与检索增强生成相结合——所有这些都在本地运行。这一灵活性允许您为您的领域选择最好的模型并对其进行微调，而无需依赖外部推理提供商。

历史上，运行大型模型在本地可能具有挑战性：驱动程序安装、GPU 依赖项、量化步骤等可能会阻碍新手。GPT4All 通过提供安装程序和 CPU 仅部署的指南来简化这一过程，从而降低了对没有 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，使得理解如何将本地模型与索引解决方案（如 Chroma 或 FAISS）结合使用以进行上下文检索变得更加容易。虽然仍然存在学习曲线，但文档和社区支持在 2024 年有了显著改善，使本地部署更加便捷。

关键特性

• 本地部署：在本地机器上运行 GPT4All，无需 GPU，使其对广泛的开发人员来说都是可访问的。
• 商业使用：完全许可用于商业用途，允许将其集成到产品中，而无需担心许可问题。
• 指令微调：使用 Q&A 风格的提示进行微调，以增强对话能力，提供比基本模型（如 GPT-J）更准确、更有帮助的响应。

与 LangChain 和 Cerebrium 集成示例

将 GPT4All 部署到 Cerebrium 并将其与 LangChain 集成，允许进行可扩展且高效的交互。通过将模型部署与应用程序分离，您可以根据需求优化资源，并独立于应用程序进行扩展。

要使用 Cerebrium 和 LangChain 设置 GPT4All，请遵循 Cerebrium 的 用例 中提供的详细教程，并探索 PrivateGPT 的 存储库 以进行本地部署。

结论

为您的开放 LLM 选择合适的推理 API 可以显著影响 AI 应用程序的性能、可扩展性和成本效益。无论您优先考虑 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，都有强大的选项可供满足您的特定需求。

通过利用这些 API，开发人员可以专注于构建创新 AI 驱动功能，而无需陷入基础设施管理的复杂性中。探索这些选项，尝试他们的产品，并选择最符合您项目要求的选项。