一起人工智能
Together AI 是一个专为开源 AI 构建的云平台，让开发人员可以在快速 GPU 基础设施上运行、微调和训练 Llama 和 DeepSeek 等模型。
概述
It matters because it gives teams a transparent, lower-cost alternative to closed model providers without giving up control of their data.
深入探讨
Together AI 由 Vipul Ved Prakash 和一群与斯坦福大学有联系的研究人员于 2022 年创立，将自己定位为开放和定制生成 AI 的云。其核心产品是一个推理平台，通过 OpenAI 兼容的 API 为数百种开放模型提供服务，例如 Meta 的 Llama、Mistral、Qwen 和 DeepSeek，因此交换开放模型只需一行更改。它还租用 GPU 集群（GPU 集群/即时 GPU 访问）进行训练并提供微调工具。一个研究部门为 RedPajama（一个重新创建 Llama 训练数据的开放数据集）和 FlashAttention 式优化等项目做出了贡献。其主张是：开放模式的自由加上快速、廉价、生产级的服务。
技术洞察
Together 的速度来自推理工程，而不仅仅是原始硬件。它使用优化的内核（源自 FlashAttention 工作）、推测性解码、量化和连续批处理来为每个 GPU 推送更多令牌。模型在 OpenAI 兼容的 REST API 后面提供服务，因此请求看起来与商业端点相同，但路由到开放权重。为了进行训练，它将 GPU 连接到具有快速互连的高带宽集群中，其研究团队拥有反馈到平台的开源数据集和方法。
战略影响
供应商策略
供应商路线图会影响您的团队接下来可以构建的功能。
成本与预算
商业条款和部署选项会影响长期成本和风险。
风险与安全
公司激励措施塑造了产品默认、安全态势和开放性。
共同人工智能的未来
人工智能正在共同推动开放模型（DeepSeek、Llama、Qwen）的蓬勃发展，这些模型越来越多地与封闭系统相竞争。预计对更便宜的推理、推理模型服务、代理工作负载以及对向封闭 API 发送数据持谨慎态度的企业专用的预留 GPU 容量进行更深入的投资。随着开放权重缩小质量差距，Together 相信更多的公司将希望拥有并定制他们的模型。来自超大规模和其他 GPU 云的竞争将压低利润率，推动性能和开发人员体验的进一步专业化。
现实世界的实施
一家初创公司将 OpenAI 的 API 替换为 Together 的 OpenAI 兼容端点上的 Llama 模型，以在保持相同代码的同时降低推理成本。
一家企业在 Together 上租用了专用 GPU 集群，用于对私人内部文档的开放模型进行微调。
开发人员使用 Together 的无服务器 API 为聊天机器人运行 DeepSeek，无需管理任何 GPU 基础设施。
研究团队使用 Together 的开放 RedPajama 数据集和工具来预训练特定领域的语言模型。
风险与防护栏
发布公告可能会超过实际生产工作流程的稳定性。
API 定价或政策转变可能会在一夜之间打破假设。
单一供应商依赖性增加了锁定和迁移成本。
实施路线图
使用您自己的任务和数据集评估提供商。
在集成之前查看隐私、安全和法律条款。
维护跨模型或供应商的后备计划。
监控发行说明，以便路线图的更改不会让团队感到意外。
不断探索
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常见问题
What is Together AI?
Together AI 是一个专为开源 AI 构建的云平台，让开发人员可以在快速 GPU 基础设施上运行、微调和训练 Llama 和 DeepSeek 等模型。这很重要，因为它为团队提供了一个透明的、低成本的替代封闭模型提供商的方案，同时又不放弃对数据的控制。
Together AI 作为云平台主要以什么而闻名？
Together AI 是一个专为开放式和自定义生成式 AI 构建的云，专注于服务、微调和训练开放模型。
为什么 Together 的 API 被描述为“OpenAI 兼容”？
OpenAI 兼容意味着请求格式匹配，因此开发人员可以将现有代码指向开放模型，只需进行最少的更改。
哪个开放数据集项目与 Together AI 的研究相关？
RedPajama 是一个开放数据集项目，与 Together 相关联，重新创建了 Llama 风格的训练数据。
哪种技术有助于 Together 在每个 GPU 上提供更多代币？
Together 使用推测性解码、优化的 FlashAttention 式内核、量化和连续批处理来提高吞吐量。
除了无服务器 API 之外，Together 还为大型训练作业提供哪些基础设施？
Together 租用与高带宽互连拼接在一起的 GPU 集群，用于训练和大型工作负载。