Together AI

Together AI positioniert sich als die AI Acceleration Cloud, eine End-to-End-Plattform, die für Entwickler und Forscher konzipiert ist, um die Zukunft der generativen KI zu gestalten. Sie bietet eine umfassende Suite von Werkzeugen und Infrastruktur zum Trainieren, Feinabstimmen und Ausführen einer breiten Palette von Open-Source-Modellen. Die Plattform basiert auf modernster Forschung und zielt darauf ab, unübertroffene Geschwindigkeit, Kosteneffizienz und Flexibilität zu liefern, mit einem starken Engagement für die Open-Source-Community.

Im Kern bietet Together AI ein nahtloses Kontinuum von Diensten, die den gesamten Lebenszyklus der generativen KI abdecken. Benutzer können mit der Inferenz-API beginnen, um über 200 vortrainierte Modelle schnell in ihre Anwendungen zu integrieren, dann diese Modelle mit ihren eigenen Daten für spezialisierte Aufgaben feinabstimmen oder leistungsstarke GPU-Cluster nutzen, um neue, benutzerdefinierte Modelle von Grund auf zu trainieren. Dieser integrierte Ansatz ermöglicht es Organisationen jeder Größe, anspruchsvolle KI-Lösungen ohne Anbieterbindung zu entwickeln und bereitzustellen.

Wie man Together AI verwendet

Der Einstieg in Together AI ist unkompliziert und auf unterschiedliche Bedürfnisse zugeschnitten:

1. Für die Inferenz: Entwickler können sich anmelden, um einen API-Schlüssel zu erhalten. Mit der OpenAI-kompatiblen API können sie problemlos von anderen Diensten wechseln oder neue Projekte starten. Sie können API-Aufrufe an serverlose Endpunkte für verschiedene Modelle (Chat, Bild, Code usw.) tätigen und nur für das bezahlen, was Sie nutzen. Für konsistente Hochdurchsatzanforderungen können dedizierte Instanzen bereitgestellt werden.
2. Für das Fine-Tuning: Bereiten Sie Ihre Trainingsdaten in einem Standardformat wie JSONL vor. Verwenden Sie die einfache Befehlszeilenschnittstelle (CLI), um Ihren Datensatz hochzuladen. Führen Sie dann den Befehl `together finetune create` aus und geben Sie das Basismodell, das Sie feinabstimmen möchten, und Ihren Datensatz an. Sie können mit einem einzigen Befehl beginnen oder tiefer eintauchen, um Hyperparameter wie Lernrate, Batch-Größe und Epochen zu steuern, um die Leistung zu optimieren.
3. Für das Training auf GPU-Clustern: Für Großprojekte können Sie dedizierte GPU-Cluster reservieren. Diese Cluster sind mit erstklassigen NVIDIA-GPUs (wie H100, H200 und GB200) und Hochgeschwindigkeitsverbindungen ausgestattet. Sie können Ihre Trainings-Workloads mit Standard-Orchestrierungswerkzeugen wie Slurm oder Kubernetes verwalten.

Kernfunktionen von Together AI

• Umfangreiche Modellbibliothek: Zugriff auf über 200 generative KI-Modelle, einschließlich führender Open-Source-Familien wie Llama, Mixtral, Qwen, Gemma und DeepSeek, die Chat, Codegenerierung, Bilderstellung, Audiotranskription und Embeddings abdecken.
• Hochleistungs-Inferenz-Engine: Die Together Inference Engine, angetrieben von Forschungsinnovationen wie FlashAttention-3 und benutzerdefinierten Kernels, liefert branchenführende Geschwindigkeit und Durchsatz für die Modellinferenz und reduziert die Latenz erheblich.
• Anpassbares Fine-Tuning: Eine benutzerfreundliche API und CLI zum Feinabstimmen von Open-Source-Modellen. Es unterstützt sowohl effizientes LoRA (Low-Rank Adaptation) als auch vollständiges Fine-Tuning und gibt Ihnen die volle Kontrolle über das resultierende Modell.
• Dedizierte GPU-Cluster: On-Demand-Zugriff auf hochmoderne NVIDIA-GPU-Cluster für groß angelegtes Training und Inferenz, mit Hochgeschwindigkeitsnetzwerken zur Beseitigung von Engpässen.
• OpenAI-kompatible API: Ein Drop-in-Ersatz für die OpenAI-API, der eine nahtlose Migration bestehender Anwendungen auf Open-Source-Modelle mit minimalen Codeänderungen ermöglicht.
• Unternehmensreife Sicherheit: Die Plattform ist SOC 2- und HIPAA-konform und bietet robuste Sicherheit sowie die Möglichkeit der Bereitstellung in der eigenen Virtual Private Cloud (VPC) eines Unternehmens.

Anwendungsfälle für Together AI

Die Plattform unterstützt eine breite Palette von Anwendungen, darunter:

• Fortschrittliche Chatbots & Virtuelle Assistenten: Erstellung und Bereitstellung von hochreaktionsfähiger und kontextbewusster Konversations-KI für Kundensupport, persönliche Assistenten und mehr.
• Codegenerierung & Entwicklerwerkzeuge: Integration leistungsstarker Code-Modelle in IDEs zur Unterstützung bei der Code-Vervollständigung, beim Debugging und bei der Generierung ganzer Codebasen aus Prompts.
• Kreative Inhaltserstellung: Erstellung hochwertiger Bilder, Marketingtexte und anderer kreativer Inhalte mit modernsten Bild- und Sprachmodellen.
• Datenanalyse & -extraktion: Feinabstimmung von Modellen für spezialisierte Datenaufgaben wie Stimmungsanalyse, Dokumentenzusammenfassung und Extraktion strukturierter Daten aus unstrukturiertem Text.
• KI-Forschung & Training von Grundlagenmodellen: Bereitstellung der für das Training und Experimentieren mit neuen KI-Architekturen erforderlichen Hochleistungsrechenressourcen für Forscher.

Vorteile von Together AI

Together AI bietet mehrere entscheidende Vorteile:

• Geschwindigkeit und Leistung: Es ist eine der schnellsten verfügbaren KI-Infrastrukturplattformen mit Optimierungen, die sowohl beim Training als auch bei der Inferenz einen überlegenen Durchsatz liefern.
• Kosteneffizienz: Durch die Konzentration auf Open-Source-Modelle und optimierte Infrastruktur bietet es eine deutlich günstigere Alternative zu proprietären KI-Diensten.
• Offenheit und Kontrolle: Es fördert das Open-Source-Ökosystem und gibt den Benutzern die volle Kontrolle über ihre Modelle und Daten, wodurch eine Anbieterbindung vermieden wird.
• End-to-End-Lösung: Es bietet eine einzige, einheitliche Plattform für den gesamten KI-Entwicklungslebenszyklus, was Arbeitsabläufe vereinfacht und die Markteinführungszeit verkürzt.

Preise und Pläne

Together AI bietet ein transparentes Pay-as-you-go-Preismodell, das mit der Nutzung skaliert:

• Inferenz-API: Preis pro 1 Million Token (für Eingabe und Ausgabe). Die Raten variieren je nach Größe und Familie des Modells (z. B. Llama, Qwen, DeepSeek). Bildmodelle werden pro Megapixel und Audiomodelle pro Zeichen abgerechnet.
• Dedizierte Endpunkte: Für garantierte Leistung können Benutzer dedizierte GPU-Instanzen mieten, die pro Stunde abgerechnet werden. Die Preise variieren je nach GPU-Typ (z. B. RTX-6000, A100, H100).
• Fine-Tuning: Abrechnung basierend auf der Anzahl der während des Trainings verarbeiteten Token (Datensatzgröße multipliziert mit der Anzahl der Epochen). Die Preise unterscheiden sich für LoRA und vollständiges Fine-Tuning.
• GPU-Cluster: Reservierte Cluster mit NVIDIA H100-, H200- und Blackwell-GPUs sind stundenweise zu mieten, wobei die Preise bei etwa 1,75 $/Stunde für eine H100-GPU beginnen.
• Kostenlose Endpunkte: Mehrere Modelle sind auf kostenlosen Endpunkten zum Testen und Experimentieren verfügbar.