Вместе ИИ
Together AI — это облачная платформа, созданная специально для искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, позволяющая разработчикам запускать, настраивать и обучать такие модели, как Llama и DeepSeek, на базе быстрой инфраструктуры графических процессоров.
Обзор
It matters because it gives teams a transparent, lower-cost alternative to closed model providers without giving up control of their data.
Глубокое погружение
Компания Together AI, основанная в 2022 году Випулом Ведом Пракашем и группой исследователей из Стэнфорда, позиционирует себя как облако для открытого и настраиваемого генеративного ИИ. Его основным предложением является платформа вывода, которая обслуживает сотни открытых моделей, таких как Llama, Mistral, Qwen и DeepSeek от Meta, через API-интерфейсы, совместимые с OpenAI, поэтому замена открытой модели может быть однострочным изменением. Он также арендует кластеры графических процессоров (кластеры графических процессоров / мгновенный доступ к графическому процессору) для обучения и предлагает инструменты тонкой настройки. Исследовательское подразделение внесло свой вклад в такие проекты, как RedPajama, открытый набор данных, воссоздающий данные обучения Llama, и оптимизации в стиле FlashAttention. Идея: свобода открытой модели плюс быстрое, дешевое обслуживание промышленного уровня.
Техническая информация
Скорость Together обусловлена инжинирингом, а не просто аппаратным обеспечением. Он использует оптимизированные ядра (в результате работы FlashAttention), спекулятивное декодирование, квантование и непрерывную пакетную обработку для передачи большего количества токенов на один графический процессор. Модели обслуживаются с помощью REST API, совместимого с OpenAI, поэтому запросы выглядят идентично коммерческим конечным точкам, но направляются к открытым весам. Для обучения компания объединяет графические процессоры в кластеры с высокой пропускной способностью и быстрыми соединениями, а ее исследовательская группа располагает наборами данных и методами с открытым исходным кодом, которые возвращаются обратно в платформу.
Стратегическое воздействие
Стратегия поставщика
Дорожные карты поставщиков влияют на то, какие функции ваша команда может создать дальше.
Стоимость и бюджет
Коммерческие условия и варианты развертывания влияют на долгосрочные затраты и риски.
Риски и безопасность
Стимулы компании влияют на невыполнение обязательств по продукту, безопасность и открытость.
Будущее совместного ИИ
Вместе ИИ развивается благодаря появлению эффективных открытых моделей — DeepSeek, Llama, Qwen, — которые все больше конкурируют с закрытыми системами. Ожидайте более крупных инвестиций в более дешевые логические выводы, обслуживание моделей рассуждений, агентские рабочие нагрузки и выделенную зарезервированную мощность графического процессора для предприятий, опасающихся отправлять данные в закрытые API. Поскольку открытые гири сокращают разрыв в качестве, компания Together делает ставку на то, что все больше компаний захотят владеть и настраивать свои модели. Конкуренция со стороны гиперскейлеров и других облаков графических процессоров будет снижать рентабельность, стимулируя дальнейшую специализацию в области производительности и опыта разработчиков.
Реальная реализация
Стартап заменяет API OpenAI на модель Llama на конечной точке Together, совместимой с OpenAI, чтобы сократить затраты на вывод при сохранении того же кода.
Предприятие арендует выделенный кластер графических процессоров на Together для тонкой настройки открытой модели на основе частных внутренних документов.
Разработчик использует бессерверный API Together для запуска DeepSeek для чат-бота без управления какой-либо инфраструктурой графического процессора.
Исследовательская группа использует открытый набор данных и инструменты RedPajama компании Together для предварительного обучения языковой модели, специфичной для предметной области.
Риски и ограничения
Объявления о запуске могут опережать стабильность реальных производственных процессов.
Цены на API или изменения в политике могут в одночасье разрушить предположения.
Зависимость от одного поставщика увеличивает затраты на привязку и миграцию.
Дорожная карта реализации
Оценивайте поставщиков, используя собственные задачи и наборы данных.
Перед интеграцией ознакомьтесь с условиями конфиденциальности, безопасности и юридическими условиями.
Поддерживайте резервный план для разных моделей или поставщиков.
Отслеживайте примечания к выпуску, чтобы изменения в дорожной карте не удивили команды.
Продолжайте исследовать
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the Together AI quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Следующее руководство
Масштабировать ИИ
Часто задаваемые вопросы
What is Together AI?
Together AI — это облачная платформа, созданная специально для искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, позволяющая разработчикам запускать, настраивать и обучать такие модели, как Llama и DeepSeek, на базе быстрой инфраструктуры графических процессоров. Это важно, поскольку дает командам прозрачную и более дешевую альтернативу поставщикам закрытых моделей, не отказываясь при этом от контроля над своими данными.
Чем Together AI известен прежде всего как облачная платформа?
Together AI — это облако, созданное для открытого и настраиваемого генеративного искусственного интеллекта, ориентированное на обслуживание, тонкую настройку и обучение открытых моделей.
Почему API Together описывается как «OpenAI-совместимый»?
OpenAI-совместимость означает совпадение формата запроса, поэтому разработчики могут указывать существующий код на открытые модели с минимальными изменениями.
Какой проект открытых данных связан с исследованиями Together AI?
RedPajama — это проект открытого набора данных, связанный с Together, который воссоздает тренировочные данные в стиле ламы.
Какой метод помогает Together обслуживать больше токенов на один графический процессор?
Together использует спекулятивное декодирование, оптимизированные ядра в стиле FlashAttention, квантование и непрерывную пакетную обработку для повышения пропускной способности.
Помимо бессерверных API, какую инфраструктуру Together предоставляет для крупных обучающих работ?
Компания Together арендует кластеры графических процессоров, объединенные межсоединениями с высокой пропускной способностью, для обучения и больших рабочих нагрузок.