百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > 技术分类 > 正文

Meta发布Llama API,携手打造最快AI推理解决方案

ztj100 2025-05-25 16:49 16 浏览 0 评论

IT之家 4 月 30 日消息,在首届 LlamaCon 大会上,Meta 公司在推出独立 AI 应用之外,还发布了 Llama API,目前以免费预览形式向开发者开放。

IT之家援引博文,Llama API 支持开发者测试包括 Llama 4 Scout 和 Llama 4 Maverick 在内的最新模型,提供一键 API 密钥创建以及轻量级的 TypeScript 和 Python SDK。

开发者可通过一键创建 API 密钥,快速上手使用,同时 API 还提供轻量级的 TypeScript 和 Python SDK。为了方便开发者从 OpenAI 平台迁移应用,Llama API 完全兼容 OpenAI SDK。

Meta 还联手 Cerebras 和 Groq,进一步优化 Llama API 的性能。Cerebras 宣称,其 Llama 4 Cerebras 模型的 tokens 生成速度高达 2600 tokens / s,比 NVIDIA 等传统 GPU 解决方案快 18 倍。

根据 Artificial Analysis 基准测试数据,这一速度远超 ChatGPT 的 130 tokens / s 和 DeepSeek 的 25 tokens / s。

Cerebras CEO 兼联合创始人 Andrew Feldman 表示:“我们很自豪能让 Llama API 成为全球最快的推理 API。开发者在构建实时应用时需要极致速度,Cerebras 的加入让 AI 系统性能达到 GPU 云无法企及的高度。”

此外,Groq 提供的 Llama 4 Scout 模型速度为 460 tokens / s,虽不及 Cerebras,但仍比其他 GPU 方案快 4 倍。在 Groq 上,Llama 4 Scout 每百万 tokens 输入费用为 0.11 美元,每百万 tokens 输出费用为 0.34 美元;Llama 4 Maverick 每百万 tokens 输入费用为 0.50 美元,每百万 tokens 输出费用为 0.77 美元。

相关推荐

拒绝躺平,如何使用AOP的环绕通知实现分布式锁

如何在分布式环境下,像用synchronized关键字那样使用分布式锁。比如开发一个注解,叫@DistributionLock,作用于一个方法函数上,每次调方法前加锁,调完之后自动释放锁。可以利用Sp...

「解锁新姿势」 兄dei,你代码需要优化了

前言在我们平常开发过程中,由于项目时间紧张,代码可以用就好,往往会忽视代码的质量问题。甚至有些复制粘贴过来,不加以整理规范。往往导致项目后期难以维护,更别说后续接手项目的人。所以啊,我们要编写出优雅的...

消息队列核心面试点讲解(消息队列面试题)

Rocketmq消息不丢失一、前言RocketMQ可以理解成一个特殊的存储系统,这个存储系统特殊之处数据是一般只会被使用一次,这种情况下,如何保证这个被消费一次的消息不丢失是非常重要的。本文将分析Ro...

秒杀系统—4.第二版升级优化的技术文档二

大纲7.秒杀系统的秒杀活动服务实现...

SpringBoot JPA动态查询与Specification详解:从基础到高级实战

一、JPA动态查询概述1.1什么是动态查询动态查询是指根据运行时条件构建的查询,与静态查询(如@Query注解或命名查询)相对。在业务系统中,80%的查询需求都是动态的,例如电商系统中的商品筛选、订...

Java常用工具类技术文档(java常用工具类技术文档有哪些)

一、概述Java工具类(UtilityClasses)是封装了通用功能的静态方法集合,能够简化代码、提高开发效率。本文整理Java原生及常用第三方库(如ApacheCommons、GoogleG...

Guava 之Joiner 拼接字符串和Map(字符串拼接join的用法)

Guave是一个强大的的工具集合,今天给大家介绍一下,常用的拼接字符串的方法,当然JDK也有方便的拼接字符串的方式,本文主要介绍guava的,可以对比使用基本的拼接的话可以如下操作...

SpringBoot怎么整合Redis,监听Key过期事件?

一、修改Redis配置文件1、在Redis的安装目录2、找到redis.windows.conf文件,搜索“notify-keyspace-events”...

如何使用Python将多个excel文件数据快速汇总?

在数据分析和处理的过程中,Excel文件是我们经常会遇到的数据格式之一。本文将通过一个具体的示例,展示如何使用Python和Pandas库来读取、合并和处理多个Excel文件的数据,并最终生成一个包含...

利用Pandas高效处理百万级数据集,速度提升10倍的秘密武器

处理大规模数据集,尤其是百万级别的数据量,对效率的要求非常高。使用Pandas时,可以通过一些策略和技巧显著提高数据处理的速度。以下是一些关键的方法,帮助你使用Pandas高效地处理大型数据集,从而实...

Python进阶-Day 25: 数据分析基础

目标:掌握Pandas和NumPy的基本操作,学习如何分析CSV数据集并生成报告。课程内容...

Pandas 入门教程 - 第五课: 高级数据操作

在前几节课中,我们学习了如何使用Pandas进行数据操作和可视化。在这一课中,我们将进一步探索一些高级的数据操作技巧,包括数据透视、分组聚合、时间序列处理以及高级索引和切片。高级索引和切片...

原来这才是Pandas!(原来这才是薯片真正的吃法)

听到一些人说,Pandas语法太乱、太杂了,根本记不住。...

python(pandas + numpy)数据分析的基础

数据NaN值排查,统计,排序...

利用Python进行数据分组/数据透视表

1.数据分组源数据表如下所示:1.1分组键是列名分组键是列名时直接将某一列或多列的列名传给groupby()方法,groupby()方法就会按照这一列或多列进行分组。按照一列进行分组...

取消回复欢迎 发表评论: