+2

10 Nền tảng suy luận AI hàng đầu cho năm 2025

Sự phát triển của các ứng dụng Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang tăng tốc nhanh chóng, được thúc đẩy bởi nhu cầu tự động hóa, hiệu quả hoạt động và thông tin chi tiết nâng cao. Những đột phá này dựa trên nền tảng suy luận AI, cho phép hiểu và tạo ngôn ngữ tự nhiên ở quy mô lớn.

Việc lựa chọn nền tảng phù hợp đóng vai trò quan trọng để đảm bảo hiệu suất, khả năng mở rộng và hiệu quả về chi phí tối ưu cho các sản phẩm AI của bạn. Hãy cùng khám phá nhé!

1. Together AI

Together AI cung cấp khả năng suy luận hiệu suất cao cho hơn 200 LLM nguồn mở với độ trễ dưới 100ms, tối ưu hóa tự động và khả năng mở rộng theo chiều ngang - tất cả đều có chi phí thấp hơn các giải pháp độc quyền. Cơ sở hạ tầng của họ xử lý bộ nhớ đệm mã thông báo, lượng tử hóa mô hình và cân bằng tải, cho phép các nhà phát triển tập trung vào kỹ thuật nhanh chóng và logic ứng dụng thay vì quản lý cơ sở hạ tầng. image.png

Tại sao các công ty sử dụng Together AI?

  • Giá của AI giúp nó có giá cả phải chăng hơn tới 11 lần so với GPT-4 khi sử dụng Llama-3 , tốc độ xử lý nhanh hơn 4 lần so với Amazon Bedrock và nhanh hơn 2 lần so với Azure AI.
  • Các nhà phát triển có thể truy cập hơn 200 mô hình nguồn mở bao gồm Llama 3, RedPajama và Falcon chỉ bằng một vài dòng Python, giúp dễ dàng hoán đổi giữa các mô hình hoặc chạy các tác vụ suy luận song song mà không cần quản lý các lần triển khai riêng biệt hoặc vật lộn với cấu hình CUDA.

Together AI lý tưởng cho các nhà phát triển muốn tiếp cận nhiều mô hình nguồn mở. Với giá cả linh hoạt và cơ sở hạ tầng hiệu suất cao, đây là lựa chọn tuyệt vời cho các công ty yêu cầu LLM tùy chỉnh và giải pháp có khả năng mở rộng được tối ưu hóa cho khối lượng công việc AI.

Bạn có thể truy cập qua liên kết: https://www.together.ai/

2. Fireworks AI

Fireworks AI có một trong những API mô hình nhanh nhất. Nó sử dụng công cụ suy luận FireAttention được tối ưu hóa độc quyền của mình để hỗ trợ suy luận văn bản, hình ảnh và âm thanh, đồng thời ưu tiên quyền riêng tư dữ liệu với sự tuân thủ HIPAA và SOC2. Nó cũng cung cấp triển khai theo yêu cầu cũng như tinh chỉnh các mô hình văn bản để sử dụng không cần máy chủ hoặc theo yêu cầu. image.png

Fireworks giúp dễ dàng tích hợp các mô hình AI đa phương thức tiên tiến như FireLLaVA-13B cho các ứng dụng yêu cầu cả khả năng xử lý văn bản và hình ảnh. Fireworks AI có độ trễ thấp hơn 4 lần so với các công cụ LLM nguồn mở phổ biến khác như vLLM và đảm bảo các yêu cầu về quyền riêng tư dữ liệu và tuân thủ theo HIPAA và SOC2 .

Fireworks lý tưởng cho các công ty muốn mở rộng ứng dụng AI của mình. Hơn nữa, các nhà phát triển có thể tích hợp Fireworks với Helicone để có được cơ sở hạ tầng LLM cấp sản xuất với khả năng quan sát tích hợp và giám sát chi phí và sử dụng theo thời gian thực.

Bạn có thể truy cập qua liên kết: https://fireworks.ai/

3. Hypebol

Hyperbolic là nền tảng cung cấp dịch vụ suy luận AI, GPU giá cả phải chăng và khả năng tính toán dễ tiếp cận cho bất kỳ ai tương tác với hệ thống AI — các nhà nghiên cứu, nhà phát triển AI và các công ty khởi nghiệp để xây dựng các dự án AI ở mọi quy mô. image.png

Hyperbolic cung cấp quyền truy cập vào các mô hình hiệu suất cao nhất để tạo Cơ sở, Văn bản, Hình ảnh và Âm thanh với mức giá thấp hơn tới 80% so với chi phí của các nhà cung cấp truyền thống mà không ảnh hưởng đến chất lượng. Họ cũng đảm bảo giá GPU cạnh tranh nhất so với các nhà cung cấp đám mây lớn như AWS. Để khép kín vòng lặp trong hệ sinh thái AI, Hyperbolic hợp tác với các trung tâm dữ liệu và cá nhân có GPU nhàn rỗi.

Điểm mạnh của Hyperbolic nằm ở việc cung cấp cả khả năng truy cập suy luận và tính toán với chi phí chỉ bằng một phần nhỏ. Đối với những ai muốn phục vụ các mô hình tiên tiến với mức giá cạnh tranh hoặc khả năng mở rộng cấp độ nghiên cứu, Hyperbolic sẽ là một lựa chọn phù hợp. Bạn có thể dễ dàng tích hợp Hyperbolic với Helicone để giám sát và tối ưu hóa các ứng dụng LLM của mình.

Bạn có thể truy cập qua liên kết: https://www.hyperbolic.xyz/

4. Replicate

Replicate là một nền tảng đám mây giúp đơn giản hóa việc triển khai và mở rộng mô hình học máy. Replicate sử dụng một công cụ nguồn mở có tên là Cog để đóng gói và triển khai các mô hình, đồng thời hỗ trợ nhiều mô hình ngôn ngữ lớn như Llama 2 , các mô hình tạo hình ảnh như Stable Diffusion và nhiều mô hình khác. image.png

Replicate rất tuyệt vời cho các thử nghiệm nhanh và xây dựng MVP (hiệu suất mô hình thay đổi tùy theo lượt tải lên của người dùng). Replicate có hàng nghìn mô hình mã nguồn mở được xây dựng sẵn bao gồm nhiều ứng dụng như tạo văn bản, xử lý hình ảnh và tạo nhạc - và để bắt đầu chỉ cần một dòng mã.

Replication scale phù hợp với khối lượng công việc từ nhỏ đến trung bình nhưng có thể cần thêm cơ sở hạ tầng cho các ứng dụng có khối lượng lớn. Đây là lựa chọn tuyệt vời cho thử nghiệm và cho các nhà phát triển cần truy cập nhanh vào các mô hình mà không cần thiết lập và chi phí chung.

Bạn có thể truy cập qua liên kết: https://replicate.com/

5. HuggingFace

HuggingFace là một cộng đồng nguồn mở nơi các nhà phát triển có thể xây dựng, đào tạo và chia sẻ các mô hình và tập dữ liệu học máy. Nó được biết đến nhiều nhất với thư viện transformer của mình. HuggingFace giúp cộng tác dễ dàng và là điểm khởi đầu tuyệt vời cho nhiều dự án NLP. image.png

HuggingFace có một trung tâm mô hình mở rộng với hơn 100.000 mô hình được đào tạo trước như BERT và GPT. Nó cũng tích hợp với nhiều ngôn ngữ và nền tảng đám mây khác nhau, cung cấp các API có khả năng mở rộng dễ dàng cho các dịch vụ như AWS.

HuggingFace tập trung mạnh vào phát triển mã nguồn mở, do đó bạn có thể thấy sự không nhất quán trong tài liệu hoặc gặp khó khăn khi tìm ví dụ cho các trường hợp sử dụng phức tạp. Tuy nhiên, HuggingFace là một thư viện tuyệt vời về các mô hình được đào tạo trước để tinh chỉnh và suy luận AI — hữu ích cho nhiều trường hợp sử dụng NLP.

Bạn có thể truy cập qua liên kết: https://huggingface.co/

6. Groq

Groq chuyên về phần cứng được tối ưu hóa cho suy luận tốc độ cao. Bộ xử lý ngôn ngữ (LPU) của công ty , một con chip chuyên dụng được chế tạo để suy luận AI cực nhanh, vượt trội hơn đáng kể so với GPU truyền thống, cung cấp tốc độ xử lý nhanh hơn tới 18 lần cho các ứng dụng AI quan trọng về độ trễ. image.png

Groq có khả năng mở rộng cực kỳ tốt trong các ứng dụng quan trọng về hiệu suất. Ngoài ra, Groq cung cấp cả giải pháp đám mây và tại chỗ, khiến nó trở thành lựa chọn phù hợp cho các ứng dụng AI hiệu suất cao trong nhiều ngành. Groq phù hợp với các doanh nghiệp yêu cầu các giải pháp tại chỗ hiệu suất cao.

Nếu độ trễ cực thấp và tối ưu hóa ở cấp độ phần cứng là yếu tố quan trọng đối với ứng dụng của bạn, việc sử dụng LPU có thể mang lại cho bạn lợi thế đáng kể. Tuy nhiên, bạn có thể cần điều chỉnh quy trình làm việc AI hiện tại để tận dụng kiến trúc LPU.

Bạn có thể truy cập qua liên kết: https://groq.com/

7. Deepinfra

DeepInfra cung cấp một nền tảng mạnh mẽ để chạy các mô hình AI lớn trên cơ sở hạ tầng đám mây. Dễ sử dụng để quản lý các tập dữ liệu và mô hình lớn. Phương pháp tiếp cận tập trung vào đám mây của nó là tốt nhất cho các doanh nghiệp cần lưu trữ các mô hình lớn. image.png

API suy luận của DeepInfra xử lý máy chủ, GPU, khả năng mở rộng và giám sát, và việc truy cập API chỉ mất vài dòng mã. API này hỗ trợ hầu hết các API OpenAI để giúp doanh nghiệp di chuyển và hưởng lợi từ việc tiết kiệm chi phí. Bạn cũng có thể chạy một phiên bản chuyên dụng của LLM công khai hoặc riêng tư của mình trên cơ sở hạ tầng DeepInfra.

DeepInfra là lựa chọn tốt cho các dự án cần xử lý khối lượng lớn yêu cầu mà không ảnh hưởng đến hiệu suất.

Bạn có thể truy cập qua liên kết: https://deepinfra.com/

8. OpenRouter

OpenRouter là một nền tảng hợp nhất được thiết kế để giúp người dùng tìm thấy các mô hình LLM và giá tốt nhất cho lời nhắc của họ. OpenRouter Runner là công cụ suy luận monolith được xây dựng với Modal , cung cấp năng lượng cho các mô hình nguồn mở được lưu trữ ở khả năng dự phòng trên OpenRouter. image.png

OpenRouter có giao diện thân thiện với người dùng và nhiều lựa chọn mô hình. Nó cho phép các nhà phát triển định tuyến lưu lượng giữa nhiều nhà cung cấp LLM để có hiệu suất tối ưu, lý tưởng cho các nhà phát triển quản lý nhiều môi trường LLM.

OpenRouter là một lựa chọn tuyệt vời cho các nhà phát triển muốn có sự linh hoạt khi chuyển đổi giữa các nhà cung cấp LLM. Nếu bạn cần sử dụng các mô hình khác nhau mà không gặp rắc rối khi tích hợp các API riêng biệt, OpenRouter sẽ đơn giản hóa quy trình. Tuy nhiên, bạn có ít quyền kiểm soát hơn đối với các phiên bản mô hình chính xác, điều này có thể là một hạn chế tùy thuộc vào trường hợp sử dụng của bạn.

Bạn có thể truy cập qua liên kết: https://openrouter.ai/

9. Lepton

Lepton là một khuôn khổ Pythonic để đơn giản hóa việc xây dựng dịch vụ AI. Lepton Cloud cung cấp suy luận và đào tạo AI với trải nghiệm gốc trên đám mây và cơ sở hạ tầng GPU. Các nhà phát triển sử dụng Lepton để triển khai, đào tạo và phục vụ mô hình AI hiệu quả và đáng tin cậy, cũng như tạo hình ảnh có độ phân giải cao và lưu trữ không cần máy chủ. image.png

Nền tảng này cung cấp API đơn giản cho phép các nhà phát triển tích hợp các mô hình tiên tiến vào bất kỳ ứng dụng nào một cách dễ dàng. Các nhà phát triển có thể tạo mô hình bằng Python mà không cần phải học về container hóa phức tạp hoặc Kubernetes, sau đó triển khai chúng trong vòng vài phút.

Lepton có thể phù hợp với các doanh nghiệp cần xử lý ngôn ngữ nhanh mà không tiêu tốn nhiều tài nguyên. Tuy nhiên, Lepton tập trung vào Python, hạn chế các tùy chọn cho những người làm việc với các ngôn ngữ khác.

Bạn có thể truy cập qua liên kết: https://www.lepton.ai/

10. Perplexity AI

Perplexity AI được biết đến với công cụ tìm kiếm và trả lời được hỗ trợ bởi AI. Mặc dù chủ yếu là dịch vụ dành cho người tiêu dùng, họ cung cấp API cho các nhà phát triển để truy cập vào các khả năng tìm kiếm thông minh. pplx-api là một dịch vụ mới được thiết kế để truy cập nhanh vào nhiều mô hình ngôn ngữ nguồn mở khác nhau. image.png

Các nhà phát triển có thể nhanh chóng tích hợp các mô hình mã nguồn mở tiên tiến thông qua REST API quen thuộc. Perplexity cũng nhanh chóng bao gồm các mô hình mã nguồn mở mới như Llama và Mistral trong vòng vài giờ sau khi ra mắt .

Perplexity AI phù hợp với các nhà phát triển muốn kết hợp khả năng tìm kiếm nâng cao và Hỏi & Đáp vào ứng dụng của họ. Nếu cải thiện khả năng truy xuất thông tin là một khía cạnh quan trọng trong dự án của bạn, sử dụng Perplexity có thể là một động thái tốt.

Bạn có thể truy cập qua liên kết: https://www.perplexity.ai/

Kết luận

Khi lựa chọn nền tảng suy luận AI, điều quan trọng là phải cân nhắc các yêu cầu cụ thể của dự án, cho dù đó là khả năng chi trả, tốc độ, khả năng mở rộng hay chức năng nâng cao.

Ngoài ra, hãy nhớ cân nhắc các yếu tố như giá cả, sự đa dạng của mô hình, tính dễ tích hợp và khả năng mở rộng khi đưa ra quyết định cuối cùng. Thường sẽ có lợi khi bắt đầu bằng một thử nghiệm quy mô nhỏ trước khi cam kết với một nhà cung cấp để triển khai quy mô lớn.

Cảm ơn các bạn đã theo dõi!


All Rights Reserved

Viblo
Let's register a Viblo Account to get more interesting posts.