The Best Inference APIs for Open LLMs to Enhance Your AI App

Stel je dit eens voor: je hebt een AI-app gebouwd met een ongelooflijk idee, maar het kost moeite om het uit te voeren omdat het draaien van grote taalmodellen (LLM’s) voelt alsof je een concert probeert te organiseren met een cassettespeler. Het potentieel is er, maar de prestaties? Ontbreekt.

Dit is waar inferentie-API’s voor open LLM’s van pas komen. Deze services zijn als supercharged backstage-passen voor ontwikkelaars, waarmee u geavanceerde AI-modellen in uw apps kunt integreren zonder u zorgen te hoeven maken over serverproblemen, hardware-instellingen of knelpunten in de prestaties. Maar welke API moet je gebruiken? De keuze kan overweldigend aanvoelen, met allemaal een veelbelovende razendsnelle snelheid, verbluffende schaalbaarheid en budgetvriendelijke prijzen.

In dit artikel doorbreken we de ruis. We gaan het verkennen vijf van de beste inferentie-API’s voor open LLM’s: ontleed hun sterke punten en laat zien hoe zij de AI-game van uw app kunnen transformeren. Of u nu op zoek bent naar snelheid, privacy, kostenefficiëntie of brute kracht, er is hier een oplossing voor elke gebruikssituatie. Laten we in de details duiken en de juiste voor u vinden.

1. Groq

groq

Groq staat bekend om zijn krachtige AI-inferentietechnologie. Hun opvallende product, de Taalverwerkingseenheden (LPU)-inferentie-enginecombineert gespecialiseerde hardware en geoptimaliseerde software om uitzonderlijke rekensnelheid, kwaliteit en energie-efficiëntie te leveren. Dit maakt Groq een favoriet onder ontwikkelaars die prioriteit geven aan prestaties.

Enkele nieuwe modelaanbiedingen:

• Lama 3.1 8B Instrueer: Een kleiner maar opmerkelijk capabel model dat prestaties en snelheid in evenwicht brengt, ideaal voor toepassingen die gemiddelde capaciteit nodig hebben zonder hoge computerkosten.
• Lama 3.1 70B Instrueer: Een state-of-the-art model dat zich kan meten met bedrijfseigen oplossingen op het gebied van redeneren, meertalige vertalingen en gereedschapsgebruik. Door dit op de LPU-gestuurde infrastructuur van Groq te draaien, kunt u zelfs op grote schaal real-time interactiviteit realiseren.

Belangrijkste kenmerken

• Snelheid en prestaties: GroqCloud, mogelijk gemaakt door een netwerk van LPU’s, claimt tot 18x hogere snelheden vergeleken met andere providers bij het uitvoeren van populaire open-source LLM’s zoals Meta AI’s Llama 3 70B.
• Gemak van integratie: Groq biedt zowel Python- als OpenAI-client-SDK’s, waardoor het eenvoudig is om te integreren met frameworks zoals LangChain En LamaIndex voor het bouwen van geavanceerde LLM-applicaties en chatbots.
• Flexibele prijzen: Prijzen zijn gebaseerd op verwerkte tokens, variërend van $0,06 tot $0,27 per miljoen tokens. Er is een gratis laag beschikbaar, waardoor ontwikkelaars zonder initiële kosten kunnen beginnen met experimenteren.

Bezoek hun om het aanbod van Groq te ontdekken officiële website en bekijk hun GitHub-opslagplaats voor de Python-client-SDK.

2. Verbijstering Labs

perplexiteit-ai

Perplexity Labs, ooit vooral bekend om zijn AI-gestuurde zoekfunctionaliteiten, is uitgegroeid tot een volwaardig inferentieplatform dat actief enkele van de meest geavanceerde open-source LLM’s integreert. Het bedrijf heeft onlangs zijn horizon verbreed door niet alleen gevestigde modelfamilies zoals Llama 2 te ondersteunen, maar ook de nieuwste generatie modellen van de volgende generatie. Dit omvat geavanceerde varianten van Llama 3.1 en geheel nieuwkomers zoals Liquid LFM 40B van LiquidAI, evenals gespecialiseerde versies van Llama geïntegreerd met het Perplexity “Sonar” -systeem.

Enkele nieuwe modelaanbiedingen:

• Lama 3.1 Instrueer modellen: Biedt verbeterde redenering, meertalige mogelijkheden en uitgebreide contextlengtes tot 128.000 tokens, waardoor de verwerking van langere documenten en complexere instructies mogelijk is.
• Llama-3.1-sonar-groot-128K-online: Een variant op maat die Llama 3.1 combineert met realtime zoeken op internet (Sonar). Deze hybride aanpak levert niet alleen generatieve tekstmogelijkheden op, maar ook actuele referenties en citaten, waardoor de kloof wordt overbrugd tussen een closed-box-model en een echt ophaalsysteem.

Belangrijkste kenmerken

• Brede modelondersteuning: De pplx-api ondersteunt modellen zoals Mistral 7B, Lama 13B, Code Lama 34B, En Lama 70B.
• Kosteneffectief: Perplexity Labs is ontworpen om voordelig te zijn voor zowel implementatie als gevolgtrekking en rapporteert aanzienlijke kostenbesparingen.
• Ontwikkelaarvriendelijk: Compatibel met de OpenAI-clientinterface, waardoor ontwikkelaars die bekend zijn met het OpenAI-ecosysteem gemakkelijk naadloos kunnen integreren.
• Geavanceerde functies: Modellen zoals lama-3-sonar-klein-32k-online En lama-3-sonar-groot-32k-online kan citaten retourneren, waardoor de betrouwbaarheid van de antwoorden wordt vergroot.

Prijzen

Perplexity Labs biedt een pay-as-you-go-prijsmodel dat kosten in rekening brengt op basis van API-verzoeken en het aantal verwerkte tokens. Lama-3.1-sonar-small-128k-online kost bijvoorbeeld $ 5 per 1000 verzoeken en $ 0,20 per miljoen tokens. De prijzen stijgen met grotere modellen, zoals llama-3.1-sonar-large-128k-online voor $1 per miljoen tokens en llama-3.1-sonar-huge-128k-online voor $5 per miljoen tokens, allemaal met een vast tarief van $5 per 1000 aanvragen.

Naast betalen per gebruik biedt Perplexity Labs een Pro-abonnement voor $ 20 per maand of $ 200 per jaar. Dit plan omvat maandelijks $ 5 aan API-gebruikskredieten, samen met voordelen zoals onbeperkte bestandsuploads en speciale ondersteuning, waardoor het ideaal is voor consistent, intensiever gebruik.

Voor gedetailleerde informatie, bezoek Verbijstering Labs.

3. SambaNova-wolk

SambaNova-wolk

SambaNova Cloud levert indrukwekkende prestaties dankzij de op maat gemaakte oplossingen Herconfigureerbare Dataflow Units (RDU’s)bereiken 200 tokens per seconde op het Llama 3.1 405B-model. Deze prestaties overtreffen traditionele GPU-gebaseerde oplossingen met 10xwaarmee kritieke uitdagingen op het gebied van de AI-infrastructuur worden aangepakt.

Belangrijkste kenmerken

• Hoge doorvoer: Geschikt voor het verwerken van complexe modellen zonder knelpunten, waardoor soepele prestaties voor grootschalige toepassingen worden gegarandeerd.
• Energie-efficiëntie: Lager energieverbruik vergeleken met conventionele GPU-infrastructuren.
• Schaalbaarheid: Schaal AI-workloads eenvoudig zonder dat dit ten koste gaat van de prestaties of aanzienlijke kosten met zich meebrengt.

Waarom kiezen voor SambaNova Cloud?

SambaNova Cloud is ideaal voor het implementeren van modellen die dit vereisen hoge doorvoer En lage latentie verwerking, waardoor het geschikt is voor veeleisende gevolgtrekkings- en trainingstaken. Hun geheim schuilt in de aangepaste hardware. Dankzij de SN40L-chip en de dataflow-architectuur van het bedrijf kan het extreem grote parameteraantallen verwerken zonder de latentie- en doorvoerboetes die gebruikelijk zijn bij GPU’s

Zie meer over het aanbod van SambaNova Cloud op hun officiële website.

4. Cerebrium

Cerebrium

Cerebrium vereenvoudigt de implementatie van serverloze LLM’s en biedt een schaalbare en kosteneffectieve oplossing voor ontwikkelaars. Met ondersteuning voor verschillende hardwareopties zorgt Cerebrium ervoor dat uw modellen efficiënt werken op basis van uw specifieke werklastvereisten.

Een belangrijk recent voorbeeld is hun gids over het gebruik van het TensorRT-LLM-framework voor het Llama 3 8B-model, waarin de flexibiliteit en bereidheid van Cerebrium om de nieuwste optimalisatietechnieken te integreren worden benadrukt.

Belangrijkste kenmerken

• Batchen: Verbetert het GPU-gebruik en verlaagt de kosten door continue en dynamische batching van verzoeken, waardoor de doorvoer verbetert zonder de latentie te vergroten.
• Realtime streaming: Maakt het streamen van LLM-uitvoer mogelijk, waardoor de waargenomen latentie wordt geminimaliseerd en de gebruikerservaring wordt verbeterd.
• Hardwareflexibiliteit: Biedt een scala aan opties, van CPU’s tot de nieuwste GPU’s van NVIDIA, zoals de H100waardoor optimale prestaties voor verschillende taken worden gegarandeerd.
• Snelle implementatie: Implementeer modellen in slechts enkele minuten vijf minuten met behulp van vooraf geconfigureerde startersjablonen, waardoor u eenvoudig van ontwikkeling naar productie kunt gaan.

Gebruiksscenario’s

Cerebrium ondersteunt verschillende toepassingen, waaronder:

• Vertaling: Documenten, audio en video vertalen in meerdere talen.
• Het genereren en samenvatten van inhoud: Inhoud creëren en condenseren tot duidelijke, beknopte samenvattingen.
• Retrieval-augmented generatie: Combineren van taalbegrip met nauwkeurig ophalen van gegevens voor nauwkeurige en relevante resultaten.

Om uw LLM bij Cerebrium in te zetten, gaat u naar hun pagina met gebruiksscenario’s en verken hun starter-sjablonen.

5. PrivateGPT en GPT4All

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

Voor degenen die prioriteit geven aan gegevensprivacy is het inzetten van particuliere LLM’s een aantrekkelijke optie. GPT4Alle valt op als een populaire open-source LLM waarmee u privéchatbots kunt maken zonder afhankelijk te zijn van services van derden.

Hoewel ze niet altijd de allernieuwste enorme modellen (zoals Llama 3.1 405B) zo snel integreren als krachtige cloudplatforms, hebben deze raamwerken voor lokale implementatie hun ondersteunde modellenreeksen gestaag uitgebreid.

In de kern richten zowel PrivateGPT als GPT4All zich op het mogelijk maken van modellen om lokaal te draaien: on-premise servers of zelfs personal computers. Dit zorgt ervoor dat alle invoer, uitvoer en tussentijdse berekeningen binnen uw controle blijven.

Aanvankelijk werd GPT4All populair door het ondersteunen van een reeks kleinere, efficiëntere open-sourcemodellen zoals op LLaMA gebaseerde derivaten. In de loop van de tijd breidde het zich uit met MPT- en Falcon-varianten, evenals nieuwkomers zoals Mistral 7B. Hoewel PrivateGPT meer een sjabloon en techniek is dan een op zichzelf staand platform, laat het zien hoe lokale modellen kunnen worden geïntegreerd met door het ophalen verbeterde generatie met behulp van inbedding en vectordatabases, die allemaal lokaal draaien. Dankzij deze flexibiliteit kunt u het beste model voor uw domein kiezen en dit verfijnen zonder afhankelijk te zijn van externe inferentieproviders.

Historisch gezien kan het lokaal draaien van grote modellen een uitdaging zijn: driverinstallaties, GPU-afhankelijkheden, kwantiseringsstappen en meer kunnen nieuwkomers struikelen. GPT4All vereenvoudigt dit grotendeels door installatieprogramma’s en handleidingen te bieden voor implementaties met alleen CPU, waardoor de barrière wordt verlaagd voor ontwikkelaars die geen GPU-clusters tot hun beschikking hebben. De open-sourcerepository’s van PrivateGPT bieden voorbeeldintegraties, waardoor het eenvoudiger wordt om te begrijpen hoe lokale modellen kunnen worden gecombineerd met indexeringsoplossingen zoals Chroma of FAISS voor het ophalen van context. Hoewel er nog steeds sprake is van een leercurve, zijn de documentatie en de gemeenschapsondersteuning in 2024 aanzienlijk verbeterd, waardoor lokale inzet steeds toegankelijker wordt.

Belangrijkste kenmerken

• Lokale implementatie: Voer GPT4All uit op lokale machines zonder dat er GPU’s nodig zijn, waardoor het toegankelijk wordt voor een breed scala aan ontwikkelaars.
• Commercieel gebruik: Volledige licentie voor commercieel gebruik, waardoor integratie in producten mogelijk is zonder licentieproblemen.
• Instructie afstemmen: Verfijnd met prompts in vraag- en antwoordstijl om de gespreksvaardigheden te verbeteren, waardoor nauwkeurigere en behulpzamere antwoorden worden geboden in vergelijking met basismodellen zoals GPT-J.

Voorbeeldintegratie met LangChain en Cerebrium

GPT4All implementeren in de cloud met Cerebrium en ermee integreren LangChain maakt schaalbare en efficiënte interacties mogelijk. Door de modelimplementatie van de applicatie te scheiden, kunt u resources optimaliseren en onafhankelijk schalen op basis van de vraag.

Om GPT4All in te stellen met Cerebrium en LangChain, volgt u gedetailleerde tutorials die beschikbaar zijn op Gebruiksscenario’s van Cerebrium en verken opslagplaatsen zoals PrivéGPT voor lokale implementaties.

Conclusie

Het kiezen van de juiste Inference API voor uw open LLM kan een aanzienlijke invloed hebben op de prestaties, schaalbaarheid en kosteneffectiviteit van uw AI-applicaties. Of u nu prioriteit geeft aan snelheid met Groq, kostenefficiëntie met Perplexity Labs, hoge doorvoer met SambaNova Cloud of privacy met GPT4All en Cerebrium, er zijn robuuste opties beschikbaar om aan uw specifieke behoeften te voldoen.

Door gebruik te maken van deze API’s kunnen ontwikkelaars zich concentreren op het bouwen van innovatieve AI-gestuurde functies zonder te verzanden in de complexiteit van infrastructuurbeheer. Ontdek deze opties, experimenteer met hun aanbod en selecteer degene die het beste aansluit bij uw projectvereisten.