Together AI是一个生成式AI服务平台，提供了多种面向开发者和企业的解决方案，旨在简化生成式AI的开发与部署流程。它不仅支持多种开源模型的推理和微调，还提供灵活的GPU集群服务，适用于各类大规模AI应用场景。更为重要的是，Together AI 不仅追求技术的前沿性，还注重用户的实际使用体验，帮助用户以较低成本实现高效的AI部署和优化。
简介
Together AI 是一个专为生成式AI设计的云平台，提供了从模型推理、微调到GPU集群部署等多种服务。相比其他传统云平台，Together AI 主要聚焦于高效处理开源生成式模型，并为开发者和企业提供更灵活、定制化的解决方案。
Together AI 的核心目标是让开发者能够以最低的技术门槛快速上手，直接利用已有的开源模型进行推理或根据自身需求进行模型微调。这一特点特别适合那些希望在短时间内构建AI应用的中小型企业和开发者。同时，Together AI 为那些需要大规模计算资源的企业用户提供了高性能的 GPU 集群，使其能够快速完成训练、推理和部署任务。
平台的核心优势
- 多样化的开源模型支持
Together AI 支持多个开源模型，包括 LLaMA、Falcon、FLUX1 等。这些模型覆盖了从自然语言处理、对话系统到代码生成等多个领域，满足了不同场景下的应用需求。用户可以直接调用这些模型，也可以上传自己的数据进行微调，提升模型在特定任务中的表现。 - 高效的推理引擎
Together AI 提供了一个高效的推理引擎，声称其推理速度比传统云服务快 2 到 3 倍。这对于需要实时响应的应用场景来说，显得尤为重要。例如，聊天机器人、在线客服等应用场景需要极高的响应速度，Together AI 的推理引擎能够帮助用户快速生成高质量的输出内容。 - 灵活的 GPU 集群服务
Together AI 还提供了灵活的 GPU 集群租赁服务，支持从短期实验到长期大规模部署的多种需求。其高性能集群（如 H100、A100 等）通过高速网络连接，极大缩短了模型的训练时间，特别适合需要频繁更新和迭代模型的企业和科研机构。 - 企业级支持
对于企业用户，Together AI 提供了专门的企业平台，支持数据隐私保护和高效的AI部署。企业可以选择在 Together AI 的云端运行模型，也可以选择在自己的基础设施中部署，确保数据安全与隐私的最大化控制。
平台的服务类型
- 推理服务：Together AI 提供的推理引擎可以快速处理开源模型的推理请求，帮助用户实时生成文本、回答问题等。
- 模型微调：用户可以通过简单的命令上传自己的数据，并根据特定需求对模型进行微调。Together AI 还允许用户调整多种超参数，从而进一步优化模型表现。
- GPU 集群租赁：Together AI 提供灵活的 GPU 租赁服务，用户可以根据实际需求选择合适的集群配置，从而确保高效完成训练任务。
- 企业平台：Together AI 针对企业用户提供数据隐私保护和自定义部署选项，确保企业在使用过程中能够完全控制数据的使用和存储。
核心技术概述
Together AI 平台的技术基础源于对高效推理引擎和大规模模型训练的深入研究。其推理引擎利用了最新的并行处理技术和高效的内存管理机制，在不牺牲模型精度的情况下，极大提升了推理速度。同时，Together AI 的 GPU 集群通过高性能的硬件配置（如 H100、A100 GPU）和高速网络互联，确保模型训练和推理过程中的数据传输效率最大化。
除了性能方面的优势，Together AI 还非常注重用户的实际体验。平台的API设计简洁，开发者可以通过几行代码完成复杂的模型调用和部署。此外，Together AI 提供了多个开源示例应用，帮助用户快速上手，并为不同使用场景提供了实际案例支持。
在企业应用方面，Together AI 提供了完善的解决方案，帮助企业快速构建定制化AI应用。无论是构建智能客服系统，还是个性化推荐引擎，Together AI 都能够通过其高效的推理和微调服务，帮助企业提升运营效率，降低人工成本。
功能评测
推理引擎
Together AI 的推理引擎在市场上以其出色的速度和性能著称。它不仅支持流行的开源模型（如 LLaMA、Falcon、RedPajama），还通过优化的硬件和软件架构实现了显著的性能提升。根据官方数据和实际使用案例，Together AI 的推理引擎相较于其他云服务提供商的解决方案，在处理复杂任务时可以快2到3倍。
推理引擎的优势：
- 高效的资源利用：Together AI 的推理引擎能够充分利用 GPU 和 CPU 资源，最大限度地提高吞吐量和响应速度。这对于需要高并发处理的应用场景（如在线聊天机器人、智能客服系统）尤为重要。
- 支持多种开源模型：LLaMA、Falcon 等模型的开源特性使得开发者可以根据自己的需求选择适合的模型，而 Together AI 的推理引擎能够快速响应这些模型的调用请求，极大缩短等待时间。
- 云端推理与本地部署灵活切换：开发者可以选择将推理任务部署在 Together AI 的云端，享受服务器端的高性能计算；或者选择在本地硬件上进行推理，灵活调整资源分配。
应用场景：
- 实时聊天机器人：通过 Together AI 的推理引擎，可以快速生成高质量的对话内容，确保聊天机器人能够实时响应用户的请求。
- 智能内容生成：无论是广告文案生成、社交媒体内容创作，还是新闻摘要等应用，Together AI 都能高效地为用户提供自动生成的文本内容。
在性能测试中，LLaMA 3.1 系列模型的推理速度比主流云服务快了 2 倍左右，尤其在处理大规模输入和复杂任务时，Together AI 的推理引擎展现了更高的吞吐能力和稳定性。对于需要实时响应和高效计算的业务，Together AI 推理引擎无疑是一个高性价比的选择。
模型微调
Together AI 的微调服务为开发者和企业提供了简单高效的模型微调流程。通过上传特定领域的数据集，用户可以对 LLaMA、Falcon 等开源模型进行微调，从而优化模型在特定任务中的表现。
模型微调的优势：
- 简单易用：开发者只需通过几行代码即可实现模型的微调，避免了复杂的设置和配置流程，特别适合没有深厚技术背景的开发者快速上手。
- 高度可定制：用户可以根据需求自定义微调的超参数，如学习率、批量大小、训练周期等，从而确保模型能够达到最优的效果。
- 实时反馈：Together AI 提供了训练过程的实时监控和日志记录功能，用户可以随时查看模型的训练状态，并根据反馈数据进行调优。
GPU 集群服务
在大规模 AI 模型的训练和推理过程中，GPU 的计算能力是关键。Together AI 提供了灵活的 GPU 集群租赁服务，适合从小型实验到大型生产部署的多种需求。
GPU 集群的核心特点：
- 高性能硬件支持：Together AI 的 GPU 集群支持 H100、A100 等高性能硬件配置，能够处理复杂的 AI 任务。通过高速 Infiniband 网络连接，Together AI 的 GPU 集群极大缩短了数据传输和模型训练时间。
- 灵活的租赁模式：用户可以按需租赁 GPU 集群，短至数小时的实验或长达数月的生产任务都能灵活应对。这种灵活性确保了用户能够根据实际需求调整资源分配，避免不必要的成本浪费。
- 高效的集群管理：Together AI 的 GPU 集群支持分布式训练，用户可以轻松管理多个节点的计算任务。通过 Together AI 提供的管理平台，用户能够实时监控集群状态，并根据任务的进展情况进行动态调整。
典型应用场景：
- 大规模模型训练：科研机构或大型企业可以利用 Together AI 的 GPU 集群对海量数据进行训练，生成更为复杂的 AI 模型。这种计算能力对于自然语言处理、计算机视觉等领域的模型开发尤为重要。
- 高并发推理任务：电商、游戏等领域需要高并发处理能力，Together AI 的 GPU 集群能够确保这些企业在高负载情况下依然保持较高的处理效率。
在实际使用中，Together AI 的 GPU 集群服务不仅能显著提升模型的训练和推理速度，还通过灵活的租赁模式为用户节省了大量的运营成本。
收费价格
对于很多用户而言，价格无疑是选择 AI 平台时的重要考虑因素。Together AI 采用了灵活的定价模式，用户可以根据实际使用的 GPU 时间、存储和模型调用次数进行付费。这种按需定价的方式，确保了用户在保证性能的同时不必为未使用的资源买单。
Together AI 的价格结构主要分为以下几类：
- 推理服务费用：用户可以根据模型的调用次数或生成内容的字数进行按量付费。一般来说，推理服务的价格相对较低，特别适合初创企业或中小型应用场景。
- 微调服务费用：微调服务的费用主要取决于用户上传的数据集大小、训练周期的长短以及所使用的计算资源。相比推理服务，微调的成本稍高，但对于需要高度定制化的应用场景来说，这是必要的投入。
- GPU 集群费用：GPU 集群的收费标准基于租用的时间和硬件配置。用户可以按小时或按天租赁 GPU 集群，特别适合短期实验或长周期的模型训练需求。
Together AI 的定价模式相对透明，并为用户提供了高度的灵活性。根据不同的使用场景，用户可以选择最合适的资源配置，从而在控制成本的同时，获得最佳的性能表现。
优缺点
优点
- 推理性能优异
Together AI 的推理引擎被誉为比传统云服务快2-3倍，特别是在大规模生成任务中展现出了明显优势。这一性能提升对需要实时响应的业务场景（如聊天机器人、智能客服）至关重要，确保了用户体验的流畅度和及时性。 - 灵活的 GPU 集群服务
Together AI 提供多样化的 GPU 集群服务，用户可以根据需求灵活租赁从短期实验到长期生产的 GPU 资源。高性能集群（如 H100、A100 GPU）加上高速网络的支持，大幅缩短了模型训练和推理时间，特别适合那些需要大规模计算资源的 AI 应用场景。 - 多样化的开源模型支持
平台支持多个主流的开源模型，包括 LLaMA、Falcon 和 RedPajama 等。这些模型广泛应用于自然语言处理、智能对话和代码生成等领域。通过 Together AI，开发者可以轻松调用这些模型，或者根据自己的数据进行微调，极大提升模型的应用广度和灵活性。 - 易用的开发体验
Together AI 的 API 简洁易用，开发者可以通过几行代码快速调用和部署模型。此外，平台还提供了多个开源示例应用，这些示例能帮助初学者快速上手，也为有经验的开发者提供实用的参考项目。 - 企业级支持和数据安全保障
Together AI 提供的企业平台不仅关注性能，还确保了数据的隐私与安全。其平台支持严格的隐私合规（如 GDPR 和 SOC 2），企业用户可以选择将模型部署在自己的基础设施上，完全掌控数据。这种灵活性和控制力对那些对数据隐私有较高要求的行业，如金融和医疗领域，尤其重要。
缺点
- 平台功能相对复杂
尽管 Together AI 提供了许多功能强大的服务，但对于没有生成式 AI 经验的开发者来说，完整利用这些功能可能会有一定难度。特别是对于模型微调和大规模集群管理，用户需要具备一定的技术背景，才能充分利用平台的全部潜力。 - 缺乏部分封闭源模型支持
虽然 Together AI 支持多个开源模型，但它暂时未提供对一些流行的封闭源模型（如 GPT-4）的直接支持。这意味着如果用户想要使用这些封闭源模型，可能需要寻找其他平台，或者等待 Together AI 扩展其模型库。 - 成本可能较高
尽管 Together AI 的按需定价模式灵活，但对于大规模训练或频繁推理的应用来说，GPU 租赁的成本可能会较高。尤其在长期生产部署中，企业需要仔细规划资源使用，以避免不必要的成本支出。 - 高负载下的性能表现不够一致
在一些高并发场景下（如超大规模并发请求处理），Together AI 的推理引擎在稳定性上表现有所波动。这种波动虽不会显著影响日常使用，但在对响应速度要求极高的应用中，仍可能成为一个挑战。
常见问题
如何选择适合的开源模型？
Together AI 支持多个开源模型，每个模型在不同的任务场景下表现优异。例如，LLaMA 更适合自然语言处理和对话系统，而 Falcon 在生成长文本方面表现突出。用户可以根据自己的应用需求选择合适的模型，或通过实验测试模型的表现，以确保最优效果。
如何进行模型微调？
Together AI 提供了简单的模型微调流程。用户只需上传数据集，并通过几行代码设定微调参数即可完成微调过程。在微调过程中，用户可以自定义学习率、批量大小、训练周期等超参数，以进一步提升模型的准确性和效果。
如何优化 GPU 集群使用效率？
为了在使用 GPU 集群时最大化成本效益，用户可以通过 Together AI 的资源监控工具实时监控集群的负载情况。平台提供了详细的使用分析报告，帮助用户根据任务需要调整集群资源配置，避免资源浪费。对于长期的训练任务，用户可以选择在非高峰期进行训练，以降低租赁成本。
数据隐私如何保障？
Together AI 提供严格的数据隐私保护措施，符合 GDPR、SOC 2 等国际标准。企业用户可以选择将模型部署在自己的基础设施中，确保所有数据的存储和处理完全由自己掌控。此外，所有数据传输均经过加密，确保数据在传输过程中不会被截获或篡改。
总结
Together AI 为开发者和企业提供了强大且灵活的生成式 AI 解决方案。其推理引擎速度快，支持多种开源模型，且提供灵活的 GPU 租赁服务，使其在各类 AI 应用场景中具有很强的竞争力。虽然在使用过程中，特别是在大规模部署时可能会遇到一些复杂性和成本问题，但其在性能、可扩展性和数据隐私方面的优势，使其成为许多中小企业和大型企业的理想选择。
