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Cet article compare les principaux fournisseurs d'hébergement LLM open source, tels que Bedrock, Hugging Face et Groq, en présentant leurs fonctionnalités et leurs cas d'utilisation idéaux. Il met également en évidence la manière dont Eden AI rationalise l'accès à ces outils grâce à une API unifiée.
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Les grands modèles linguistiques (LLM) ont transformé la façon dont les entreprises et les développeurs interagissent avec l'IA, en permettant tout, des assistants virtuels à la traduction en temps réel, en passant par la génération de contenu et la recherche intelligente. Mais alors que des modèles fondamentaux tels que GPT-4 ou Claude font la une des journaux, une révolution silencieuse se prépare : l'essor de LLM open source et l'infrastructure pour les héberger.
Contrairement aux API fermées, modèles open source (comme LLama, Mistral ou Falçon) offrent aux développeurs une transparence et un contrôle complets. Cette flexibilité est essentielle pour les équipes qui souhaitent affiner les modèles sur des données spécifiques à un domaine, préserver la confidentialité ou exécuter des charges de travail d'IA de manière rentable.
Mais la formation et le déploiement de modèles open source à grande échelle ne sont pas une mince affaire : cela nécessite des clusters GPU, une expertise en optimisation et des outils d'orchestration. C'est là Fournisseurs d'hébergement LLM entrez. Ces plateformes simplifient la complexité du déploiement afin que les utilisateurs puissent accéder à de puissants modèles open source via une API ou une interface simple.
Avant de nous pencher sur les prestataires, explorons les principaux cas d'utilisation et raisons les organisations optent pour des LLM open source hébergés :
Ces avantages sont cruciaux dans tous les secteurs, qu'il s'agisse de technologies juridiques nécessitant des modèles tenant compte de la rédaction ou de technologies financières qui optimisent les chatbots pour un support client sécurisé.
Voici une liste de certaines des plateformes d'hébergement LLM open source les plus importantes aujourd'hui :
Idéal pour : Une évolutivité de niveau professionnel avec une configuration minimale.
AWS Bedrock offre un accès géré aux principaux modèles de base, notamment Anthropic Claude, Llama 2 de Meta, AI21 Labs, Cohere, Stability AI et Titan d'Amazon, via une API unifiée.
Des modèles libres et propriétaires affinés peuvent être déployés à l'aide de SageMaker JumpStart et enregistrés auprès de Bedrock, ce qui permet une intégration fluide, des fonctionnalités avancées de sécurité et de conformité.
Bedrock est idéal pour les grandes entreprises qui ont besoin d'un déploiement régional de modèles et de contrôles de sécurité intégrés.
Cas d'utilisation: Un prestataire de soins de santé peaufine Llama 2 pour une synthèse sécurisée des dossiers médicaux au sein d'une infrastructure AWS conforme à la loi HIPAA.
Idéal pour : Personnalisation conviviale pour les développeurs et solide soutien de la communauté.
Hub incontournable pour l'IA open source, Hugging Face permet d'effectuer des inférences hébergées via des « points de terminaison d'inférence » pour des milliers de modèles, dont Falçon, Mistral et Llama. Les développeurs peuvent affiner et déployer des modèles directement depuis le Hub avec une configuration minimale, en tirant parti d'une infrastructure gérée à mise à l'échelle automatique et de fonctionnalités de sécurité avancées.
Les conteneurs personnalisés et la logique d'inférence sont également pris en charge pour des besoins spécifiques.
Cas d'utilisation: Une start-up SaaS déploie un modèle Mistral-7B affiné pour alimenter les agents de support client multilingues, en s'adaptant parfaitement aux fluctuations de la demande et en garantissant une intégration de l'IA sécurisée et prête à la production
Idéal pour : Des performances à grande échelle dignes de celles de la recherche.
Together AI fournit des API hébergées pour plus de 200 modèles open source, dont LLama, Mixtral et Falçon, optimisées pour une inférence rapide et abordable sur des clusters GPU de niveau entreprise.
La plateforme permet la formation des modèles, l'ajustement (y compris l'optimisation continue et basée sur les préférences) et l'inférence distribuée, le tout avec des options de déploiement flexibles et sans dépendance vis-à-vis d'un fournisseur.
Les utilisateurs conservent le contrôle total de leurs modèles et de leurs données, grâce à la prise en charge des flux de travail basés sur un navigateur et des API.
Cas d'utilisation: une entreprise de médias crée un moteur de recherche sémantique à l'aide d'un modèle LLama-2 personnalisé, hébergé via le point de terminaison optimisé de Together AI pour une recherche à faible latence et à l'échelle de la production dans de grandes archives de contenu
Idéal pour : Prototypage rapide et modèles visuels de machine learning.
Replicate est une plateforme d'hébergement centrée sur les développeurs qui met l'accent sur la reproductibilité et la facilité de déploiement. Il prend en charge les modèles open source sous forme de conteneurs (via Cog) et vous permet de lancer des points de terminaison d'inférence ou d'exécuter des tâches sans serveur via une simple API.
La plateforme est idéale pour intégrer rapidement des modèles d'image, de vidéo et de texte dans des projets, avec une tarification à l'utilisation, des options matérielles évolutives et une prise en charge des déploiements publics et privés.
Cas d'utilisation: une agence de création utilise des modèles de synthèse et de vidéo à code source ouvert pour sous-titrer automatiquement le contenu de ses clients, en tirant parti du déploiement rapide de Replicate et de l'intégration facile des API
Idéal pour : Inférence à haut débit et à faible latence.
L'architecture de puce personnalisée de Groq, construite autour de la puce déterministe GroqChip, accélère l'inférence pour les grands modèles de langage tels que Mixtral, Gemma et Llama. La plate-forme fournit des sorties extrêmement rapides et prévisibles au premier lot, ce qui la rend idéale pour les applications en temps réel.
Groq y parvient grâce à une mémoire SRAM intégrée massive, à une bande passante mémoire élevée et à une conception monocœur unique, permettant des performances évolutives et économes en énergie pour les charges de travail d'IA exigeantes.
Cas d'utilisation: Une plateforme logistique intègre Groq pour permettre une traduction ultrarapide et en temps réel des instructions du conducteur à l'aide du modèle Gemma 7B, garantissant ainsi des réponses cohérentes à faible latence, même à grande échelle.
Idéal pour : Prototypage rapide et modèles visuels de machine learning.
Replicate est une plateforme basée sur le cloud conçue pour rendre le déploiement et la mise à l'échelle de modèles d'apprentissage automatique accessibles aux développeurs et aux créateurs.
Il héberge des milliers de modèles open source pour des tâches telles que la génération d'images, la conversion de vidéos en texte et le traitement de texte, et permet aux utilisateurs de déployer des modèles publics et privés via une interface API simple.
Les développeurs peuvent également empaqueter et déployer leurs propres modèles personnalisés à l'aide de Cog, l'outil open source de Replicate, sans avoir à gérer une infrastructure complexe ou des dépendances
Cas d'utilisation: une agence de création utilise des modèles de synthèse et de vidéo à code source ouvert sur Replicate pour générer automatiquement des sous-titres pour le contenu client, bénéficiant ainsi d'un déploiement rapide, d'une mise à l'échelle automatique et d'une gestion minimale de l'infrastructure
Chacune des plateformes ci-dessus présente des points forts, mais la gestion de plusieurs API, types de modèles et environnements d'hébergement peut s'avérer fastidieuse. Eden AI apporte de la clarté à cette complexité.
Eden AI est un API unifiée pour les services d'IA, notamment LLM open source, qui regroupe des fournisseurs tels que Hugging Face, AWS Bedrock, OpenRouter, etc. Vous n'avez pas à choisir un seul hébergeur ou à passer des mois à les intégrer.
Avec Eden AI, vous pouvez :
L'hébergement LLM open source ouvre la voie à une transparence, une personnalisation et une rentabilité accrues en matière d'IA. Que vous lanciez un chatbot, que vous résumiez des documents juridiques ou que vous intégriez la recherche par IA, il existe un fournisseur adapté à votre cas d'utilisation.
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