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賈揚清公司高效率帶頭的大型推理成本排行榜出爐

王林
發布: 2024-01-26 14:15:34
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「大模型的 API 是个亏本买卖吗?」

賈揚清公司高效率帶頭的大型推理成本排行榜出爐

随着大语言模型技术的实用化,许多科技公司推出了大模型 API,供开发者使用。然而,我们不禁开始怀疑基于大模型的业务能否持续下去,尤其是考虑到OpenAI每天烧掉70万美元的情况。

本周四,AI 创业公司 Martian 为我们仔细盘算了一下。

賈揚清公司高效率帶頭的大型推理成本排行榜出爐

排行榜链接:https://leaderboard.withmartian.com/

The LLM Inference Provider Leaderboard is an open-source ranking of API inference products for large models. It benchmarks the cost, rate limits, throughput, and P50 and P90 TTFT for the Mixtral-8x7B and Llama-2-70B-Chat public endpoints of each vendor.

虽然互为竞争关系,但 Martian 发现各家公司的大模型服务在成本、吞吐量和速率限制方面存在显著的差异。这些差异超过了5倍的成本差异、6倍的吞吐量差异,甚至还有更大的速率限制差异。选择不同的API对于获得最佳性能至关重要,尽管只是业务开展的一部分。

根据当前排名,Anyscale 提供的服务在Llama-2-70B的中等服务负载下具有最佳的吞吐量。对于大型服务负载,Together AI在Llama-2-70B和Mixtral-8x7B上的P50和P90吞吐量表现最佳。

此外,贾扬清的 LeptonAI 在处理短输入和长输出提示的小任务负载时,表现出最佳的吞吐量。其达到的130 tks/s的P50吞吐量,是目前市面上所有厂商提供的模型产品中最快的。

知名 AI 学者、Lepton AI 创始人贾扬清在排行榜放出后第一时间进行了点评,让我们看看他是如何说的。

賈揚清公司高效率帶頭的大型推理成本排行榜出爐

贾扬清首先阐述了人工智能领域行业现状,然后肯定了基准测试的意义,最后指出 LeptonAI 将帮用户找到最好的 AI 基础策略。

1. 大模型 API 正在「烧钱」

如果模型在高工作负载基准测试中处于领先地位,那么恭喜,它正在「烧钱」。 

LLM 推理公共 API 的容量就像是经营一家餐馆:有厨师,需要估算客流量。聘请厨师是要花钱的。延迟和吞吐量可以理解为「你为顾客做饭的速度有多快」。对于一个合理的生意,你需要有「合理」数量的厨师。换句话说,你希望拥有能够承载正常流量的容量,而不是在几秒钟内突然爆发的流量。流量激增意味着需要等待;反之,「厨师」则会无所事事。

在人工智能世界中,GPU 扮演着「厨师」的角色。基准负载是突发的。在低工作负载下,基准负载会混合到正常的流量中,并且测量结果可以准确表示服务在当前工作负载下的情况。

高服务负载场景则很有趣,因为会带来中断。基准测试每天 / 每周仅运行几次,因此不是人们应该期望的常规流量。想象一下,让 100 个人涌入当地的餐馆来检查厨师做菜的速度,结果会很不错。借用量子物理学的术语,这被称为「观察者效应」。干扰越强(即突发负载越大),其精度就越低。换句话说:如果您给某个服务突然提供高负载,并发现该服务响应速度非常快,那么您就知道该服务有相当多的闲置容量。作为投资者,看到这种情况,你应该质问:这种烧钱的方式负责任吗?

2. 模型最终会达到相似的表现

人工智慧領域很喜歡競爭比賽,這的確很有趣。每個人都會很快收斂到相同的解決方案,並且,由於 GPU 的原因,英偉達總是最終的贏家。這要歸功於偉大的開源項目,vLLM 就是一個很好的例子。這意味著,作為提供者,如果您的模型性能比其他模型差很多,您可以透過查看開源解決方案並應用良好的工程來輕鬆趕上。

3.「作為客戶,我不關心提供者的成本」

對於人工智慧應用程式構建者來說,我們很幸運:總是有API 提供者願意「燒錢」。 AI 產業正在燒錢來獲得流量,下一步才是擔心利潤。

基準測試是一項乏味且容易出錯的工作。無論好壞,通常都會發生成功者讚揚你而失敗者指責你的情況。上一輪卷積神經網路基準測試就是如此。這不是一件容易的事,但基準測試將幫助我們在人工智慧基礎設施方面獲得下一個 10 倍的收益。

基於人工智慧框架和雲端基礎設施,LeptonAI 將幫助用戶找到最好的 AI 基礎策略。

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