Friendli Inference の概要
Friendli Inference: 最速のLLM推論エンジン
Friendli Inferenceとは？
Friendli Inferenceは、大規模言語モデル（LLM）のサービングを加速し、コストを50〜90％大幅に削減するように設計された高度に最適化されたエンジンです。市場で最速のLLM推論エンジンとして際立っており、性能テストではvLLMやTensorRT-LLMを上回っています。
Friendli Inferenceの仕組み
Friendli Inferenceは、いくつかの主要なテクノロジーを通じて、その優れた性能を実現しています。
- イテレーションバッチ処理： この革新的なバッチ処理技術は、同時生成リクエストを効率的に処理し、従来のバッチ処理と比較してLLM推論のスループットを最大数十倍に向上させながら、同じレイテンシ要件を維持します。米国、韓国、中国で特許によって保護されています。
- DNNライブラリ： Friendli DNNライブラリは、生成AI向けに特別に設計された最適化されたGPUカーネルのセットで構成されています。このライブラリは、さまざまなテンソル形状とデータ型に対してより高速なLLM推論を可能にし、量子化、Mixture of Experts（MoE）、およびLoRAアダプターをサポートします。
- Friendli TCache： このインテリジェントなキャッシュシステムは、頻繁に使用される計算結果を識別して保存し、キャッシュされた結果を活用することでGPUのワークロードを削減します。
- 投機的デコード： Friendli Inferenceは、投機的デコードをネイティブにサポートしています。これは、現在のトークンを生成しながら、将来のトークンについて並行して教育された推測を行うことによってLLM / LMM推論を高速化する最適化手法です。これにより、推論時間のほんの一部で同一のモデル出力が保証されます。
主な機能と利点
- 大幅なコスト削減： LLMサービングのコストを50〜90％削減します。
- マルチLoRAサービング： より少ないGPU、さらには単一のGPU上で、複数のLoRAモデルを同時にサポートします。
- 幅広いモデルのサポート： 量子化されたモデルやMoEなど、幅広い生成AIモデルをサポートします。
- 画期的なパフォーマンス：
- 必要なGPUが最大6倍少なくなります。
- スループットが最大10.7倍向上します。
- レイテンシが最大6.2倍低下します。
ハイライト
- 単一のGPUで量子化されたMixtral 8x7Bを実行： Friendli Inferenceは、単一のNVIDIA A100 80GB GPU上で量子化されたMixtral-7x8B-instruct v0.1モデルを実行でき、ベースラインのvLLMシステムと比較して、少なくとも4.1倍高速な応答時間と3.8倍〜23.8倍高いトークンスループットを実現します。
- 単一のGPUで量子化されたLlama 2 70B： 単一のA100 80 GB GPU上で、Llama 2 70B 4-bitなどのAWQ-ed LLMをシームレスに実行し、精度を犠牲にすることなく、効率的なLLMデプロイメントと優れた効率向上を可能にします。
- Friendli TCacheによるさらに高速なTTFT： Friendli TCacheは、繰り返し計算を再利用することにより、最初のトークンまでの時間（TTFT）を最適化し、vLLMと比較して11.3倍から23倍高速なTTFTを実現します。
Friendli Inferenceの使用方法
Friendli Inferenceは、生成AIモデルを実行するための3つの方法を提供します。
- Friendli専用エンドポイント： 自動操縦で生成AIモデルを構築および実行します。
- Friendliコンテナ： Friendli Inferenceを使用して、プライベート環境でLLMおよびLMM推論を提供します。
- Friendliサーバーレスエンドポイント： オープンソースの生成AIモデル用の高速で手頃な価格のAPIを呼び出します。
Friendli Inferenceを選ぶ理由
Friendli Inferenceは、LLM推論ワークロードのパフォーマンスとコスト効率を最適化しようとしている組織にとって理想的なソリューションです。その革新的なテクノロジーと幅広い機能により、生成AIモデルの展開とスケーリングのための強力なツールとなっています。
Friendli Inferenceは誰のためのものですか？
Friendli Inferenceは、以下のようなユーザーに適しています。
- 大規模言語モデルを展開する企業。
- 生成AIに取り組む研究者。
- AIを活用したアプリケーションを構築する開発者。
LLM推論を最適化する最良の方法
LLM推論を最適化する最良の方法は、他のソリューションと比較して大幅なコスト削減、高いスループット、および低いレイテンシを提供するFriendli Inferenceを使用することです。
"Friendli Inference" のベストな代替ツール
HUMAIN は、インフラストラクチャ、データ、モデル、アプリケーションをカバーするフルスタックAIソリューションを提供します。HUMAIN の AI ネイティブプラットフォームで、進歩を加速し、現実世界への影響を大規模に解き放ちます。
Inception の Mercury。AI アプリケーション向けの最速拡散 LLM。驚異的な高速推論と最先端の品質で、最先端のコーディング、音声、検索、エージェントを強化します。
Release.ai は、100 ミリ秒未満のレイテンシ、エンタープライズグレードのセキュリティ、シームレスなスケーラビリティにより、AI モデルのデプロイを簡素化します。本番環境に対応した AI モデルを数分でデプロイします。
llama.cpp を使用して効率的な LLM 推論を有効にします。これは、多様なハードウェア向けに最適化された C/C++ ライブラリで、量子化、CUDA、GGUF モデルをサポートしています。 ローカルおよびクラウド展開に最適です。
開発者向けの超高速AIプラットフォーム。シンプルなAPIで200以上の最適化されたLLMとマルチモーダルモデルをデプロイ、ファインチューニング、実行 - SiliconFlow。
PremAIは、企業や開発者向けに安全でパーソナライズされたAIモデルを提供するAI研究ラボです。 TrustML暗号化推論やオープンソースモデルなどの機能があります。
Xanderは、オープンソースのデスクトッププラットフォームで、ノーコードAIモデルトレーニングを可能にします。自然言語でタスクを記述するだけで、テキスト分類、画像分析、LLMファインチューニングの自動化パイプラインを実行し、ローカルマシンでプライバシーとパフォーマンスを確保します。
Falcon LLM は TII のオープンソース生成大規模言語モデルファミリーで、Falcon 3、Falcon-H1、Falcon Arabic などのモデルを備え、多言語・多モード AI アプリケーションを日常デバイスで効率的に実行します。
Qwen3 Coder、Alibaba Cloudの先進的なAIコード生成モデルを探索。機能、パフォーマンスベンチマーク、およびこの強力なオープンソース開発ツールの使用方法を学びます。
mistral.rsは、Rustで記述された非常に高速なLLM推論エンジンであり、マルチモーダルワークフローと量子化をサポートしています。Rust、Python、およびOpenAI互換のHTTPサーバーAPIを提供します。
DeepSeek V3を無料でオンラインでお試しください。登録不要。この強力なオープンソースAIモデルは671Bパラメータを備え、商用利用をサポートし、ブラウザデモまたはGitHubでのローカルインストールで無制限アクセスを提供します。
Predibaseは、オープンソースLLMを微調整して提供するための開発者向けプラットフォームです。強化学習機能を備えた、エンドツーエンドのトレーニングおよびサービスインフラストラクチャにより、比類のない精度と速度を実現します。
QSC Cloudは、AI、深層学習、HPCワークロード向けに、グローバルなGPU接続を備えたトップクラスのNVIDIA GPUクラウドクラスターを提供します。
Anyscaleは、Rayを搭載し、あらゆるクラウドまたはオンプレミスですべてのMLおよびAIワークロードを実行および拡張するためのプラットフォームです。AIアプリケーションを簡単かつ効率的に構築、デバッグ、およびデプロイします。