השירותים המובילים לטעינת מודלי שפה

• ג'י.פי טובה
• דצמבר 15, 2024
• חדשות בינה מלאכותית
• AI, Groq, LLMs, Perplexity
• 0תגובות

מבט על השירותים המובילים להטענת מודלים של שפה מתקדמים

הטכנולוגיה של בינה מלאכותית עשתה צעדי ענק בשנים האחרונות, ומודלים של שפה מתקדמים (LLMs) הפכו לכלי חיוני עבור מפתחים. אך בשל מורכבותם וגודלם העצום, הרצת מודלים אלה יכולה להיות משימה מאתגרת. כאן נכנסים לתמונה ממשקי ה-API להטענת מודלי LLM פתוחים – הם מציעים גישה נוחה למודלי בינה מלאכותית מתקדמים, ללא הצורך להתמודד עם אתגרי תשתית וביצועים.

ניצוץ של יכולת בשירות מקצוען

בדומה לכרטיסי כניסה ממוגברים לאחורי הקלעים של הבמה הטכנולוגית, ממשקי ה-API להטענת מודלי LLM מאפשרים למפתחים לשלב מודלי בינה מלאכותית חדשניים ביישומים שלהם ללא חרדות לגבי בעיות בשרתים, התקנת חומרה או צווארי בקבוק בביצועים. החברות המובילות בתחום מציעות מגוון רחב של יתרונות, החל ממהירות בזק ועד ליכולות שיתוף פעולה עצומות ומחירים ידידותיים לתקציב.

דרך העתיד: שירותי הטענה מובילים לבחינה

במאמר זה, נחשוף את הרעש ונסקור ממשקי API מובילים להטענת מודלי LLM פתוחים. נבחן את יתרונותיהם הייחודיים ונראה כיצד הם יכולים לשדרג את יכולות הבינה המלאכותית של היישום שלכם. בין אם אתם מחפשים מהירות, פרטיות, יעילות תקציבית או עוצמה גולמית – יש כאן פתרון המותאם למקרה השימוש שלכם. בואו נתעמק בפרטים ונמצא את האפשרות המושלמת עבורכם.

1. Groq: מהירות קריטית וביצועים יוצאי דופן

Groq ידועה בטכנולוגיית ההטענה שלה לביצועי בינה מלאכותית גבוהים. המוצר הבולט שלה, מנוע ההטענה ליחידות עיבוד שפה (LPU), משלב חומרה מיוחדת ותוכנה ממוינת כדי להציע מהירות חישוב יוצאת דופן, איכות ויעילות אנרגטית. דבר זה הופך את Groq לבחירה האולטימטיבית עבור מפתחים שקובעים קדימות לביצועים.

מבט על ההצעות החדשות של Groq

Llama 3.1 8B Instruct: מודל קטן יותר אך מסוגל במידה רבה, המאזן בין ביצועים לבין מהירות. הוא אידיאלי ליישומים שזקוקים ליכולות בינוניות מבלי לגרור עלויות חישוב גבוהות.

Llama 3.1 70B Instruct: מודל מתקדם שיכול להתחרות בפתרונות קנייניים בתחום ההיסק, התרגום הרב-לשוני ושימוש בכלים. הרצת המודל הזה בתשתית המונעת על ידי LPU של Groq, מאפשרת לכם להשיג אינטראקטיביות בזמן אמת גם בקנה מידה גדול.

תכונות עיקריות של Groq

מהירות וביצועים: GroqCloud, המונע על ידי רשת של יחידות LPU, טוען מהירות של עד פי 18 בהשוואה לספקים אחרים בהרצת מודלים פתוחים פופולריים כמו Llama 3 70B של Meta AI.

קלות בשילוב: Groq מציעה ערכות SDK לשפת Python ו-OpenAI, הופכות את השילוב עם מסגרות כמו LangChain ו-LlamaIndex לפיתוח יישומי LLM מתקדמים וצ’אטבוטים לקל ביותר.

תמחור גמיש: התמחור מבוסס על טוקנים שעובדו, נע בין $0.06 ל-$0.27 למיליון טוקנים. קיים מתחם חינמי, המאפשר למפתחים להתחיל לנסות מבלי לשלם בשלב הראשוני.

כדי לחקור את ההצעות של Groq, בקרו באתר הרשמי שלהם ובמאגר Github עבור ערכת SDK לקוח של Python.

2. Perplexity Labs: גמישות, חדשנות ואינטגרציה חלקה

Perplexity Labs, שהייתה ידועה בעבר בעיקר בפונקציות החיפוש המונעות על ידי AI שלה, התפתחה לכדי פלטפורמת הטענה מלאה, אשר משלבת באופן פעיל כמה ממודלי ה-LLM הפתוחים המתקדמים ביותר. החברה הרחיבה לאחרונה את אופקיה על ידי תמיכה לא רק במשפחות מודלים מוכרות כמו Llama 2, אלא גם בגל הבא של המודלים מהדור הבא, כולל גרסאות החדשות של Llama 3.1 וכניסות חדשות לחלוטין כמו Liquid LFM 40B של LiquidAI, וגם גרסאות משולבות של Llama עם מערכת ה’סונאר’ של Perplexity.

מבט על ההצעות החדשות

מודלי Llama 3.1 Instruct: המציעים שיפור בהיסק, יכולות רב-לשוניות ואורכי הקשר מוארכים עד 128K טוקנים, המאפשרים טיפול במסמכים ארוכים יותר והוראות מורכבות יותר.

llama-3.1-sonar-large-128K-online: גרסה מותאמת אישית המשלבת בין Llama 3.1 לחיפוש באינטרנט בזמן אמת (‘סונאר’). גישה היברידית זו מציעה לא רק יכולות יצירת טקסט גנרטיביות, אלא גם התייחסויות וציטוטים עדכניים, גישור על הפער בין מודל בקופסה סגורה למערכת השואבת מידע אמיתית.

תכונות מרכזיות של Perplexity Labs

תמיכה במגוון רחב של מודלים: ממשק pplx-api תומך במודלים כמו Mistral 7B, Llama 13B, Code Llama 34B ו-Llama 70B.

יעילות תקציבית: מתוכנן להיות כלכלי הן לפריסה והן להטענה, וב-Perplexity Labs מדווחים על חיסכון משמעותי בעלויות.

ידידותי למפתחים: תואם לממשק הלקוח של OpenAI, הופך את השילוב קל עבור מפתחים המכירים את אוכלוסיית OpenAI.

תכונות מתקדמות: מודלים כמו llama-3-sonar-small-32k-online ו-llama-3-sonar-large-32k-online יכולים להחזיר ציטוטים, המגבירים את אמינות התגובות.

תמחור גמיש של Perplexity Labs

Perplexity Labs מציעה מודל תשלום לפי שימוש, התומחר לפי בקשות API ומספר הטוקנים שעובדו. לדוגמה, llama-3.1-sonar-small-128k-online עולה $5 עבור 1000 בקשות ו-$0.20 למיליון טוקנים. התמחור מטפס עבור מודלים גדולים יותר, כמו llama-3.1-sonar-large-128k-online ב-$1 למיליון טוקנים ו-llama-3.1-sonar-huge-128k-online ב-$5 למיליון טוקנים, עם תשלום קבוע של $5 עבור 1000 בקשות.

בנוסף לתשלום לפי שימוש, Perplexity Labs מציעה תוכנית Pro ב-$20 לחודש או $200 לשנה. תוכנית זו כוללת $5 בשווי צריכת API חודשית, לצד הטבות כמו העלאות קבצים ללא הגבלה ותמיכה מוקדשת, הופכת אותה לאידיאלית לשימוש עקבי ויותר כבד.

למידע מפורט על ההצעות והתמחור, בקרו באתר Perplexity Labs.

3. SambaNova Cloud: עוצמה מרשימה עבור משימות דורשות

SambaNova Cloud מספקת ביצועים מרשימים עם יחידות הטענה ממוינות (RDU) שפותחו במיוחד, המגיעות ליכולת של 200 טוקנים לשנייה במודל Llama 3.1 405B. ביצועים אלה מובילים את פתרונות ה-GPU המסורתיים פי 10, ומתמודדים עם אתגרי התשתית הקריטיים של בינה מלאכותית במיוחד עבור יישומים בקנה מידה גדול ודורשי משאבים.

תכונות עיקריות של SambaNova Cloud

תפוקה גבוהה: מסוגלת לעבד מודלים מורכבים ללא צווארי בקבוק, מבטיחה ביצועים חלקים עבור יישומים בקנה מידה גדול.

יעילות אנרגטית: צריכת אנרגיה מופחתת בהשוואה לתשתיות GPU מסורתיות.

יכולת שיתוף: יכולת לשתף עומסי עבודה AI ללא אובדן ביצועים או התגברות עלויות משמעותית.

למי מיועד SambaNova Cloud?

SambaNova Cloud הוא פתרון אידיאלי לפריסת מודלים הדורשים עיבוד תפוקה גבוהה ועיכוב נמוך, הופך אותו למתאים עבור משימות הטענה ואימון דורשות. הסוד של SambaNova טמון בחומרה הייחודית שלה. הגיבה SN40L והארכיטקטורה של זרימת הנתונים של החברה, מאפשרים לה להתגבר על ספרות פרמטרים אדירים מבלי לספוג את עונשי העיכובים והתפוקה הנפוצים עבור כרטיסי GPU.

למידע נוסף על ההצעות של SambaNova Cloud, בקרו באתר הרשמי שלהם.