一起人工智慧
Together AI 是一個專為開源 AI 構建的雲端平台，讓開發人員可以在快速 GPU 基礎架構上運行、微調和訓練 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.
深入探討
Together AI 由 Vipul Ved Prakash 和一群與史丹佛大學有聯繫的研究人員於 2022 年創立，將自己定位為開放和客製化生成 AI 的雲。其核心產品是一個推理平台，透過 OpenAI 相容的 API 為數百種開放模型提供服務，例如 Meta 的 Llama、Mistral、Qwen 和 DeepSeek，因此交換開放模型只需一行更改。它還租用 GPU 叢集（GPU 叢集/即時 GPU 存取）進行訓練並提供微調工具。一個研究部門為 RedPajama（一個重新創建 Llama 訓練資料的開放資料集）和 FlashAttention 式優化等專案做出了貢獻。其主張是：開放模式的自由加上快速、廉價、生產級的服務。
技術洞察
Together 的速度來自推理工程，而不僅僅是原始硬體。它使用最佳化的核心（源自 FlashAttention 工作）、推測性解碼、量化和連續批次處理來為每個 GPU 推送更多令牌。模型在 OpenAI 相容的 REST API 後面提供服務，因此請求看起來與商業端點相同，但路由到開放權重。為了進行訓練，它將 GPU 連接到具有快速互連的高頻寬叢集中，其研究團隊擁有反饋到平台的開源資料集和方法。
戰略影響
供應商策略
供應商路線圖會影響您的團隊接下來可以建立的功能。
成本與預算
商業條款和部署選項會影響長期成本和風險。
風險與安全
公司激勵措施塑造了產品預設、安全態勢和開放性。
共同人工智慧的未來
人工智慧正在共同推動開放模式（DeepSeek、Llama、Qwen）的蓬勃發展，這些模式越來越多地與封閉系統競爭。預計對更便宜的推理、推理模型服務、代理工作負載以及對向封閉 API 發送資料持謹慎態度的企業專用的預留 GPU 容量進行更深入的投資。隨著開放權重縮小品質差距，Together 相信更多的公司將希望擁有並客製化他們的模型。來自超大規模和其他 GPU 雲端的競爭將壓低利潤率，推動效能和開發人員體驗的進一步專業化。
現實世界的實施
一家新創公司將 OpenAI 的 API 替換為 Together 的 OpenAI 相容端點上的 Llama 模型，以在保持相同程式碼的同時降低推理成本。
一家企業在 Together 上租用了專用 GPU 集群，用於對私人內部文件的開放模型進行微調。
開發人員使用 Together 的無伺服器 API 為聊天機器人執行 DeepSeek，無需管理任何 GPU 基礎架構。
研究團隊使用 Together 的開放 RedPajama 資料集和工具來預訓練特定領域的語言模型。
風險與防護欄
發佈公告可能會超過實際生產工作流程的穩定性。
API 定價或政策轉變可能會在一夜之間打破假設。
單一供應商依賴性增加了鎖定和遷移成本。
實施路線圖
使用您自己的任務和資料集評估提供者。
在整合之前查看隱私、安全和法律條款。
維護跨模型或供應商的後備計劃。
監控發行說明，以便路線圖的變更不會讓團隊感到意外。
不斷探索
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常見問題
What is Together AI?
Together AI 是一個專為開源 AI 構建的雲端平台，讓開發人員可以在快速 GPU 基礎架構上運行、微調和訓練 Llama 和 DeepSeek 等模型。這很重要，因為它為團隊提供了一個透明的、低成本的替代封閉模型提供者的方案，同時又不放棄對資料的控制。
Together AI 作為雲端平台主要以什麼而聞名？
Together AI 是一個專為開放式和自訂生成式 AI 構建的雲，專注於服務、微調和訓練開放模型。
為什麼 Together 的 API 被描述為「OpenAI 相容」？
OpenAI 相容意味著請求格式匹配，因此開發人員可以將現有程式碼指向開放模型，只需進行最少的更改。
哪個開放資料集專案與 Together AI 的研究相關？
RedPajama 是一個開放資料集項目，與 Together 相關聯，重新創建了 Llama 風格的訓練資料。
哪種技術有助於 Together 在每個 GPU 上提供更多代幣？
Together 使用推測性解碼、最佳化的 FlashAttention 式核心、量化和連續批次處理來提高吞吐量。
除了無伺服器 API 之外，Together 還為大型訓練作業提供哪些基礎架構？
Together 租用與高頻寬互連拼接在一起的 GPU 集群，用於訓練和大型工作負載。