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Together AI

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Together AI 是一個領先的開發者雲端平台,提供快速、具成本效益的基礎設施來運行、微調和訓練開源生成式AI模型。它提供超過200種模型的廣泛庫、無伺服器推論API、可客製化的微調功能和專用GPU叢集,為建構和擴展AI應用程式創建了端到端的解決方案。

5.0
收录时间:
2025-08-02
价格类型:
免费增值
月流量:
756.1K

Together AI 概览

Together AI 將自己定位為AI加速雲,是一個專為開發者和研究人員設計的端到端平台,旨在建構生成式AI的未來。它提供了一套全面的工具和基礎設施,用於訓練、微調和運行大量開源模型。該平台建立在尖端研究的基礎上,旨在提供無與倫比的速度、成本效益和靈活性,並堅定地致力於開源社群。

其核心在於,Together AI 提供了一個無縫銜接的服務連續體,涵蓋了整個生成式AI生命週期。使用者可以從推論API開始,將超過200個預訓練模型快速整合到他們的應用程式中;接著可以利用自己的數據對這些模型進行微調以適應特定任務;或者利用強大的GPU叢集從頭開始訓練新的自訂模型。這種整合方法使各種規模的組織都能夠創新和部署複雜的AI解決方案,而無需擔心供應商鎖定。

如何使用Together AI

根據不同需求,上手Together AI非常簡單:

  1. 用於推論: 開發者可以註冊以獲取API金鑰。利用其與OpenAI相容的API,他們可以輕鬆地從其他服務遷移或開始新專案。您可以對各種模型(聊天、圖像、程式碼等)的無伺服器端點進行API呼叫,並按使用量付費。對於需要持續高吞吐量的場景,可以部署專用實例。
  2. 用於微調: 以標準格式(如JSONL)準備您的訓練數據。使用簡單的命令列介面(CLI)上傳您的資料集。然後,運行 `together finetune create` 命令,指定您希望微調的基礎模型和您的資料集。您可以從一個簡單的命令開始,也可以深入控制超參數,如學習率、批次大小和訓練輪數,以優化性能。
  3. 用於在GPU叢集上訓練: 對於大規模專案,您可以預訂專用的GPU叢集。這些叢集配備了頂級的NVIDIA GPU(如H100、H200和GB200)和高速互連。您可以使用標準的編排工具(如Slurm或Kubernetes)來管理您的訓練工作負載。

Together AI的核心功能

  • 廣泛的模型庫: 可存取超過200個生成式AI模型,包括Llama、Mixtral、Qwen、Gemma和DeepSeek等領先的開源模型家族,涵蓋聊天、程式碼生成、圖像創建、音訊轉錄和嵌入等功能。
  • 高效能推論引擎: Together推論引擎由FlashAttention-3和自訂核心等研究創新驅動,為模型推論提供業界領先的速度和吞吐量,顯著降低延遲。
  • 可客製化的微調: 提供使用者友善的API和CLI,用於微調開源模型。它支援高效的LoRA(低秩適應)和全量微調,讓您完全擁有最終模型的所有權。
  • 專用GPU叢集: 按需存取最先進的NVIDIA GPU叢集,用於大規模訓練和推論,配備高速網路以消除瓶頸。
  • 與OpenAI相容的API: 作為OpenAI API的直接替代品,允許以最少的程式碼變更將現有應用程式無縫遷移到開源模型上運行。
  • 企業級安全: 該平台符合SOC 2和HIPAA標準,提供強大的安全性,並支援在企業自己的虛擬私有雲(VPC)內部部署。

Together AI的使用案例

該平台支援廣泛的應用,包括:

  • 進階聊天機器人和虛擬助理: 為客戶支援、個人助理等建構和部署高響應性和情境感知的對話式AI。
  • 程式碼生成和開發者工具: 將強大的程式碼模型整合到IDE中,以協助程式碼補全、偵錯和根據提示生成整個程式碼庫。
  • 創意內容生成: 使用最先進的圖像和語言模型創建高品質的圖像、行銷文案和其他創意內容。
  • 數據分析和提取: 為情感分析、文件摘要和從非結構化文本中提取結構化數據等專業數據任務微調模型。
  • AI研究和基礎模型訓練: 為研究人員提供訓練和實驗新AI架構所需的高效能計算資源。

Together AI的優勢特點

Together AI 提供幾大關鍵優勢:

  • 速度與效能: 它是市面上最快的AI基礎設施平台之一,其優化為訓練和推論都提供了卓越的吞吐量。
  • 成本效益: 透過專注於開源模型和優化的基礎設施,它提供了比專有AI服務更經濟實惠的替代方案。
  • 開放性與控制權: 它倡導開源生態系統,讓使用者完全控制自己的模型和數據,避免供應商鎖定。
  • 端到端解決方案: 它為整個AI開發生命週期提供了一個單一、統一的平台,簡化了工作流程並加快了產品上市時間。

定價和計劃

Together AI 提供透明的、按使用量付費的定價模式:

  • 推論API: 按每100萬個token(輸入和輸出)計費。費率因模型的規模和家族(如Llama、Qwen、DeepSeek)而異。圖像模型按百萬像素計費,音訊模型按字元計費。
  • 專用端點: 為保證效能,使用者可以租用專用GPU實例,按小時計費。價格因GPU類型(如RTX-6000、A100、H100)而異。
  • 微調: 根據訓練期間處理的token數量(資料集大小乘以訓練輪數)計費。LoRA和全量微調的價格不同。
  • GPU叢集: 可按小時租用配備NVIDIA H100、H200和Blackwell GPU的預留叢集,H100 GPU的起價約為每小時1.75美元。
  • 免費端點: 提供多種模型的免費端點,供使用者測試和實驗。

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