为开放LLM增强您的AI应用程序而提供的最佳推理API

想象一下：您已经构建了一个具有惊人创意的AI应用程序，但它难以交付，因为运行大型语言模型（LLM）感觉像试图用卡式磁带播放器举办一场音乐会。潜力是存在的，但性能却令人缺乏。

这就是开放LLM的推理API的用途。这些服务就像超级增强的后台通行证，为开发人员提供了将尖端AI模型集成到应用程序中而无需担心服务器头痛、硬件设置或性能瓶颈的机会。但是，应该使用哪个API？选择范围很广，每个API都承诺提供闪电般的速度、令人惊叹的可扩展性和预算友好的价格。

在本文中，我们将消除噪音。我们将探讨五个最好的开放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。无论您是否优先考虑速度、隐私、成本效益还是原始力量，都有一个解决方案适合每种用例。让我们深入细节，找到最适合您的解决方案。

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 指令： 一个较小但出色地平衡性能和速度的模型，适用于需要中等能力而不产生高计算成本的应用程序。
• Llama 3.1 70B 指令： 一个与专有解决方案在推理、多语言翻译和工具使用方面具有竞争力的最先进模型。在Groq的LPU驱动基础设施上运行此模型意味着您可以实现即使在大规模下也具有实时交互性。

关键特性

• 速度和性能： GroqCloud，由一组LPUs提供支持，宣称与其他提供商相比，在运行流行的开源LLM（如Meta AI的Llama 3 70B）时，速度提高了18倍。
• 易于集成： Groq提供Python和OpenAI客户端SDK，使得与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，例如Llama 3.2 1B（预览）8k的价格为每百万令牌$0.04。成本根据模型复杂性和能力进行缩放，还提供免费层用于初始实验。

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，一家最初以其AI驱动的搜索功能而闻名的公司，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。该公司最近扩大了其范围，支持不仅仅是成熟的模型家族，如Llama 2，还支持最新一波的下一代模型，包括Llama 3.1的尖端变体和LiquidAI的Liquid LFM 40B等新进入者，以及使用Perplexity“Sonar”系统集成的Llama的专用版本。

一些新模型：

• Llama 3.1 指令模型： 提供改进的推理、多语言能力和最长128K令牌的上下文长度，允许处理更长的文档和更复杂的指令。
• Llama-3.1-sonar-large-128K-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生成文本的能力，还提供最新的引用和引文，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Mistral 7B、Llama 13B、Code Llama 34B和Llama 70B等模型。
• 成本效益： Perplexity Labs报告称，其部署和推理成本较低。
• 开发者友好： 与OpenAI客户端接口兼容，使得开发人员可以轻松地与OpenAI的生态系统集成。
• 高级功能： 像llama-3-sonar-small-32k-online和llama-3-sonar-large-32k-online这样的模型可以返回引文，提高了响应的可靠性。

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的价格为每1000个请求5美元和每百万令牌0.20美元。价格会根据模型大小而增加，例如llama-3.1-sonar-large-128k-online的价格为每百万令牌1美元，llama-3.1-sonar-huge-128k-online的价格为每百万令牌5美元，所有这些都有每1000个请求5美元的固定费用。

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Pro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，使其非常适合持续、更重的使用。

有关详细信息，请访问Perplexity Labs。

3. SambaNova Cloud

SambaNova Cloud

SambaNova Cloud凭借其自定义的可重构数据流单元（RDUs），在Llama 3.1 405B模型上实现了每秒200个令牌的性能。这种性能比传统的基于GPU的解决方案快了10倍，解决了AI基础设施的关键挑战。

关键特性

• 高吞吐量： 能够处理复杂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，能耗降低。
• 可扩展性： 可以轻松扩展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非常适合需要高吞吐量和低延迟处理的模型部署。其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GPU上常见的延迟和吞吐量惩罚

请在SambaNova Cloud的官方网站上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，供开发人员使用。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。

一个关键的最近例子是他们关于使用TensorRT-LLM框架来提供Llama 3 8B模型的指南，展示了Cerebrium的灵活性和将最新的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来增强GPU利用率并降低成本，从而提高吞吐量而不会增加延迟。
• 实时流媒体： 允许流式传输LLM输出，尽量减少感知到的延迟并增强用户体验。
• 硬件灵活性： 提供从CPU到NVIDIA最新的GPU（如H100）等一系列选项，确保不同任务的最佳性能。
• 快速部署： 使用预配置的启动模板，在仅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，包括：

• 翻译： 翻译文档、音频和视频，支持多种语言。
• 内容生成和摘要： 创建和压缩内容，生成清晰、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，生成准确和相关的输出。

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，部署私有的LLM是一个有吸引力的选择。 GPT4All 以其允许您创建私人聊天机器人而无需依赖第三方服务而脱颖而出。

虽然它们并不总是像高性能云平台那样快速地纳入最新的巨型模型（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。

PrivateGPT和GPT4All的核心是使模型能够在本地运行——在本地服务器或甚至个人电脑上。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、更高效的开源模型而获得了人气，例如LLaMA的衍生模型。随着时间的推移，它扩大了其支持范围，包括MPT和Falcon变体，以及新的参与者，如Mistral 7B。PrivateGPT虽然更多地是一种模板和技术，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集成——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佳模型，并在不依赖外部推理提供商的情况下对其进行微调。

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、量化步骤等可能会阻碍新手。GPT4All通过提供CPU仅部署的安装程序和指南来简化这一过程，从而降低了对GPU集群的依赖。PrivateGPT的开源存储库提供了示例集成，展示了如何将本地模型与Chroma或FAISS等索引解决方案结合使用，以实现上下文检索。虽然仍然存在学习曲线，但2024年的文档和社区支持有了显著改善，使本地部署变得更加容易。

关键特性

• 本地部署： 无需GPU即可在本地机器上运行GPT4All，使其对广泛的开发人员来说是可访问的。
• 商业用途： 允许用于商业用途，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

使用Cerebrium将GPT4All部署到云端，并将其与LangChain集成，实现了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扩展。

要设置GPT4All与Cerebrium和LangChain，请按照Cerebrium的用例中的详细教程，并探索PrivateGPT的存储库，以了解本地部署。

结论

为您的开放LLM选择合适的推理API可以显著影响您的AI应用程序的性能、可扩展性和成本效益。无论您是否优先考虑Groq的速度、Perplexity Labs的成本效益、SambaNova Cloud的高吞吐量还是GPT4All的隐私，都有强大的选项可供选择。

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，尝试它们的产品，并选择最符合您项目需求的选项。