FriendliAI

FriendliAI ist ein umfassendes Unternehmen für generative KI-Infrastruktur, das sich darauf konzentriert, die Bereitstellung und Skalierung von KI-Modellen mühelos, schnell und kosteneffizient zu gestalten. Die Plattform bietet eine Reihe von Werkzeugen, die darauf ausgelegt sind, die generative KI-Inferenz zu beschleunigen und es Unternehmen zu ermöglichen, nahtlos von der Entwicklung in die Produktion überzugehen. Durch den Einsatz bahnbrechender Optimierungstechnologien reduziert FriendliAI die Betriebskosten und Hardwareanforderungen erheblich und steigert gleichzeitig die Leistung. Es unterstützt ein riesiges Ökosystem von über 400.000 Modellen, einschließlich beliebter Open-Source-LLMs wie Llama, Mixtral und Qwen sowie benutzerdefinierter und multimodaler Modelle.

Das Herzstück des Angebots von FriendliAI ist die Friendli Suite, die drei Hauptprodukte für unterschiedliche Bereitstellungsanforderungen umfasst: Friendli Dedicated Endpoints für garantierte Leistung, Friendli Serverless Endpoints für Pay-as-you-go-Flexibilität und Friendli Container für maximale Sicherheit in der eigenen Infrastruktur eines Unternehmens. Die Plattform basiert auf proprietären Technologien wie Iteration Batching (Continuous Batching), optimierten GPU-Kernels und nativer Quantisierung, die zusammen branchenführenden Durchsatz und geringe Latenz liefern.

Wie man FriendliAI verwendet

Der Einstieg in FriendliAI ist ein unkomplizierter Prozess, der für Entwickler und MLOps-Teams konzipiert ist. Hier ist ein typischer Arbeitsablauf:

1. Anmelden und ein Produkt auswählen: Erstellen Sie ein Konto in der Friendli Suite. Je nach Bedarf können Sie mit einer kostenlosen Testversion oder Guthaben beginnen. Wählen Sie zwischen Dedicated Endpoints, Serverless Endpoints oder der Container-Lösung.
2. Einen neuen Endpunkt erstellen: Erstellen Sie im Dashboard ein neues Projekt und dann einen neuen Endpunkt. Geben Sie ihm einen eindeutigen Namen.
3. Ein Modell auswählen: Sie können Modelle direkt aus beliebten Repositories wie Hugging Face oder Weights & Biases (W&B) bereitstellen. Geben Sie einfach die Modell-ID an. Alternativ können Sie Ihr eigenes, benutzerdefiniertes Modell hochladen.
4. Die Instanz konfigurieren: Wählen Sie den geeigneten GPU-Instanztyp (z. B. A100, H100) basierend auf der Größe Ihres Modells und den Leistungsanforderungen. Die Plattform gibt Vorschläge, um VRAM-Probleme zu vermeiden.
5. Autoscaling einrichten: Konfigurieren Sie die Autoscaling-Parameter, um Kosten und Leistung effektiv zu verwalten. Sie können minimale und maximale Replikate festlegen und auf Null herunterskalieren, um Kosten in inaktiven Phasen zu eliminieren.
6. Bereitstellen und Testen: Klicken Sie auf 'Erstellen', um den Endpunkt bereitzustellen. Nach der Initialisierung können Sie den integrierten 'Playground' verwenden, um Test-Prompts zu senden und die Ausgabe zu überprüfen.
7. In Ihre Anwendung integrieren: Verwenden Sie die bereitgestellten API-Schlüssel und Code-Snippets (cURL, Python), um den Inferenz-Endpunkt in Ihre Anwendungen, Produkte oder Dienste zu integrieren.
8. Überwachen und Optimieren: Nutzen Sie das integrierte Dashboard, um die Endpunktleistung zu überwachen, Protokolle anzuzeigen und Metriken zu analysieren, um Ihre Bereitstellung weiter zu optimieren.

Kernfunktionen von FriendliAI

• Friendli Suite: Eine All-in-One-Plattform mit drei Bereitstellungsoptionen: Dedicated Endpoints (garantierte Ressourcen), Serverless Endpoints (Pay-per-Use) und Container (On-Premise/VPC).
• Bahnbrechende Leistung: Nutzt proprietäre Technologien wie Iteration Batching (Continuous Batching), um einen bis zu 10,7-mal höheren Durchsatz und eine 6,2-mal geringere Latenz im Vergleich zu Alternativen zu erreichen.
• Kosteneffizienz: Ermöglicht Kosteneinsparungen von 50-90 %, da für dieselbe Arbeitslast bis zu 6-mal weniger GPUs benötigt werden.
• Umfassende Modellunterstützung: Stellen Sie nahtlos über 400.000 Modelle von Hugging Face, W&B bereit oder laden Sie benutzerdefinierte Modelle, einschließlich multimodaler, hoch.
• Fortgeschrittene Quantisierung: Unterstützt native Quantisierungstechniken wie FP8, INT8 und AWQ, um Modelle effizient und ohne Genauigkeitsverlust zu bedienen.
• Intelligentes Autoscaling: Passt Ressourcen automatisch an die Echtzeit-Nachfrage an, einschließlich der Skalierung auf Null zur Kostenminimierung.
• Werkzeuge zum Erstellen von KI-Agenten: Bietet modellunabhängige Funktionsaufrufe, strukturierte Ausgaben und die Integration mit Werkzeugen wie Websuche und Taschenrechnern, um zuverlässige und komplexe KI-Agenten zu erstellen.
• Produktionsreif: Bietet garantierte SLAs, robuste Sicherheit für Cloud- oder On-Premise-Bereitstellungen sowie fortschrittliche Überwachungs- und Debugging-Tools.

Anwendungsfälle für FriendliAI

FriendliAI wird von führenden Unternehmen für anspruchsvolle, produktionsreife KI-Anwendungen vertraut.

• Groß angelegte KI-Dienste: Telekommunikationsanbieter wie SKT nutzen FriendliAI, um KI-Dienste für Millionen von Nutzern zu betreiben und erzielen dabei einen 5-mal höheren Durchsatz und 3-fache Kosteneinsparungen.
• Chatbots mit hohem Volumen: Unternehmen wie NextDay AI betreiben personalisierte Charakter-Chatbots, die über 3 Billionen Token pro Monat verarbeiten und mit Friendli Container über 50 % der GPU-Nutzung einsparen.
• Unternehmens-KI-Anwendungen: Stellen Sie mit Friendli Container maßgeschneiderte Modelle für spezifische Geschäftsfunktionen wie interne Wissensdatenbanksuche, Codegenerierung oder Kundensupport-Automatisierung mit vollständigem Datenschutz bereit.
• Modellbewertung und -auswahl: Nutzen Sie die Side-by-Side-Vergleichsfunktion in Serverless Endpoints, um das leistungsstärkste Modell für einen bestimmten Anwendungsfall zu bewerten und auszuwählen.
• Erstellung komplexer KI-Agenten: Stärken Sie KI-Agenten mit externen Werkzeugen und zuverlässigen Funktionsaufrufen, um komplexe Aufgaben wie Datenanalyse, Buchungssysteme oder automatisierte Arbeitsabläufe durchzuführen.

Vorteile von FriendliAI

FriendliAI bietet durch seinen Fokus auf Leistung, Kosten und Flexibilität einen deutlichen Wettbewerbsvorteil. Sein Kernvorteil liegt in seiner proprietären Inferenz-Engine, die andere Lösungen dramatisch übertrifft. Dies führt zu direkten Vorteilen wie deutlich niedrigeren Cloud-Computing-Rechnungen und der Fähigkeit, mehr Benutzer mit weniger Hardware zu bedienen. Die Flexibilität der Plattform ermöglicht es Unternehmen, das perfekte Bereitstellungsmodell für ihre Sicherheits- und Skalierungsanforderungen zu wählen, sei es eine vollständig verwaltete serverlose API oder ein Container, der in ihrer privaten Cloud läuft. Die Benutzerfreundlichkeit mit Ein-Klick-Bereitstellungen von Hugging Face und umfassenden Überwachungswerkzeugen reduziert den operativen Aufwand für Ingenieurteams und ermöglicht es ihnen, sich auf die Entwicklung innovativer KI-Produkte zu konzentrieren.

Preise und Pläne

FriendliAI bietet ein flexibles, nutzungsbasiertes Preismodell mit einem Freemium-Einstieg.

• Basic-Plan: Beginnen Sie mit 5 $ kostenlosem Guthaben. Dieser Plan ist Pay-as-you-go und bietet Zugriff auf Kernfunktionen wie konfigurierbares Autoscaling und die Bereitstellung benutzerdefinierter Modelle.
• Enterprise-Plan: Entwickelt für groß angelegte Bereitstellungen, umfasst dieser Plan alles aus dem Basic-Plan sowie priorisierten Zugriff auf stark nachgefragte GPUs, erweiterte Überwachung (Metriken & Protokolle), dedizierten Support und individuelle Preisangebote.

Die Preise für Friendli Dedicated Endpoints werden pro GPU-Stunde abgerechnet, wobei die Raten je nach GPU-Typ variieren:

• A100 80GB: 2,9 $ / Stunde
• H100 80GB: 4,9 $ / Stunde
• H200 141GB: 5,9 $ / Stunde

Preise für Friendli Container und Friendli Serverless Endpoints sind ebenfalls verfügbar und auf ihre spezifischen Nutzungsmuster zugeschnitten. Unternehmenskunden können sich für einen individuellen, rabattierten Preisplan an den Vertrieb wenden.