HƯỚNG DẪN công ty

Pháo hoa AI

Fireworks AI là một nền tảng suy luận nhanh, tiết kiệm chi phí, phục vụ các mô hình thế hệ nguồn mở và tùy chỉnh thông qua một API đơn giản.

Nghe hướng dẫn nàyAI thuật lại · ~2 min

Trên trang nàyĐọc trong 2 phút
  1. Tổng quan
  2. Lặn sâu
  3. Triển khai trong thế giới thực
  4. Tương lai của pháo hoa AI
  5. Đưa nó vào thực tế
  6. Tiếp tục khám phá
  7. Câu hỏi thường gặp

Tổng quan

Điều này quan trọng vì nó cho phép các nhà phát triển chạy các mô hình như Llama, Mixtral và DeepSeek trong sản xuất với độ trễ rất thấp và thông lượng cao mà không cần tự quản lý GPU.

Lặn sâu

Được thành lập vào năm 2022 bởi các kỹ sư cũMeta PyTorch và Google, Fireworks AI tập trung vào lớp phục vụ của ngăn xếp AI: giúp suy luận mô hình nhanh chóng và có giá cả phải chăng trên quy mô lớn. Nó lưu trữ một danh mục lớn các LLM trọng lượng mở, mô hình ngôn ngữ tầm nhìn, mô hình hình ảnh và mô hình âm thanh, có thể truy cập được thông qua API tương thích OpenAI để các nhóm có thể chuyển đổi với những thay đổi mã tối thiểu. Ngoài việc lưu trữ, Fireworks còn cung cấp khả năng tinh chỉnh (bao gồm bộ điều hợp LoRA), gọi hàm, đầu ra có cấu trúc JSON và triển khai chuyên dụng theo yêu cầu. Lợi thế kỹ thuật cốt lõi của nó là một công cụ suy luận tùy chỉnh (thường được liên kết với các hạt nhân CUDA FireAttention của nó) và các tối ưu hóa như lượng tử hóa, giải mã suy đoán và phân khối liên tục. Được hỗ trợ bởi Series B 2024 do Sequoia dẫn đầu, Fireworks cạnh tranh với Together AI, Groq và API riêng của phòng thí nghiệm mô hình.

Triển khai trong thế giới thực

Một công ty SaaS hoán đổi điểm cuối của OpenAI lấy API tương thích OpenAI của Fireworks để chạy Llama với chi phí thấp hơn với những thay đổi mã tối thiểu.

Nhà phát triển tinh chỉnh mô hình với bộ chuyển đổi LoRA trên Fireworks để chuyên biệt hóa mô hình cho việc tóm tắt văn bản pháp luật.

Một công ty khởi nghiệp sử dụng lệnh gọi hàm và chế độ JSON của Fireworks để hỗ trợ một tác nhân đáng tin cậy trả về dữ liệu có cấu trúc.

Một chatbot có lưu lượng truy cập cao dựa vào việc phân nhóm và giải mã suy đoán của Fireworks để giữ độ trễ phản hồi ở mức thấp trong thời gian tải cao điểm.

Tương lai của pháo hoa AI

Khi các mô hình trọng lượng mở thu hẹp khoảng cách với các mô hình đóng, nhu cầu về các nhà cung cấp suy luận trung lập, hiệu quả sẽ tăng lên. Mong đợi Fireworks sẽ mở rộng sang các quy trình làm việc tác nhân, phân phối đa phương thức, cửa sổ ngữ cảnh dài hơn và công cụ để tinh chỉnh và đánh giá tăng cường. Đặt cược chiến lược là các công ty muốn sở hữu mô hình và dữ liệu của họ trong khi thuê ngoài các hệ thống cứng để phục vụ họ nhanh chóng và rẻ trên quy mô lớn.

Đưa nó vào thực tế

Tại sao nó quan trọng

  • Chiến lược nhà cung cấp. Lộ trình của nhà cung cấp ảnh hưởng đến những tính năng mà nhóm của bạn có thể xây dựng tiếp theo.
  • Chi phí và ngân sách. Các điều khoản thương mại và các lựa chọn triển khai ảnh hưởng đến chi phí và rủi ro dài hạn.
  • Rủi ro và an toàn. Các biện pháp khuyến khích của công ty định hình các tình trạng vỡ nợ của sản phẩm, trạng thái an toàn và tính cởi mở.

coi chừng

  • Thông báo ra mắt có thể vượt xa sự ổn định trong quy trình sản xuất thực tế.
  • Việc định giá API hoặc thay đổi chính sách có thể phá vỡ các giả định chỉ sau một đêm.
  • Sự phụ thuộc vào một nhà cung cấp làm tăng chi phí khóa và di chuyển.

Các bước tiếp theo

  1. Đánh giá các nhà cung cấp bằng cách sử dụng các nhiệm vụ và bộ dữ liệu của riêng bạn.
  2. Xem lại các điều khoản về quyền riêng tư, bảo mật và pháp lý trước khi tích hợp.
  3. Duy trì kế hoạch dự phòng giữa các mô hình hoặc nhà cung cấp.
  4. Theo dõi ghi chú phát hành để những thay đổi về lộ trình không gây ngạc nhiên cho các nhóm.

Tiếp tục khám phá

Bản tin miễn phí

Nhận bản tóm tắt AI hàng ngày

Ba câu chuyện AI đã được xác minh vào mỗi buổi sáng các ngày trong tuần, được viết bằng tiếng Anh đơn giản. Miễn phí mãi mãi, không có quảng cáo.

Một email mỗi ngày trong tuần. Hủy đăng ký trong một cú nhấp chuột. Chúng tôi không bao giờ bán hoặc chia sẻ địa chỉ của bạn.

Tự kiểm tra

Take the Fireworks AI quiz

Phản hồi tức thì về mọi câu trả lời và chứng chỉ có thể chia sẻ với ID có thể xác minh sau khi bạn vượt qua khóa học.

Bắt đầu bài kiểm tra

Hỗ trợ giáo dục AI miễn phí. AI Understanding là tổ chức phi lợi nhuận 501(c)(3) — không bao giờ có quảng cáo, không có tường phí. Hãy quyên góp

Câu hỏi thường gặp

AI pháo hoa là gì?

Fireworks AI là một nền tảng suy luận nhanh, tiết kiệm chi phí, phục vụ các mô hình thế hệ nguồn mở và tùy chỉnh thông qua một API đơn giản. Điều này quan trọng vì nó cho phép các nhà phát triển chạy các mô hình như Llama, Mixtral và DeepSeek trong sản xuất với độ trễ rất thấp và thông lượng cao mà không cần tự quản lý GPU.

Fireworks AI chủ yếu được biết đến là gì?

Fireworks chuyên về lớp suy luận/phục vụ, chạy các mô hình mở và tùy chỉnh một cách nhanh chóng và rẻ thông qua API.

Tại sao các nhà phát triển thường có thể di chuyển sang Fireworks mà không cần thay đổi nhiều về mã?

Pháo hoa cung cấp API tương thích OpenAI, vì vậy các ứng dụng được xây dựng cho OpenAI có thể trỏ đến Pháo hoa mà không cần chỉnh sửa nhiều.

'Giải mã suy đoán', một phương pháp tối ưu hóa mà Pháo hoa sử dụng là gì?

Giải mã đầu cơ sử dụng mô hình dự thảo giá rẻ để đề xuất mã thông báo, mô hình lớn hơn sẽ kiểm tra cùng nhau, tăng tốc độ tạo mã thông báo.

Fireworks chủ yếu lưu trữ những loại mô hình nào?

Pháo hoa lưu trữ một danh mục rộng rãi các mẫu có trọng lượng mở và do khách hàng cung cấp có thể truy cập được thông qua API của nó.

Kỹ thuật nào giúp thu nhỏ bộ nhớ và băng thông của mô hình để phục vụ mô hình nhanh hơn?

Lượng tử hóa làm giảm độ chính xác về số của trọng số, cắt giảm mức sử dụng bộ nhớ và băng thông để các mô hình chạy nhanh hơn và rẻ hơn.