拥抱面对伙伴与Groq进行超快速AI模型推断
作者：Ryan Daws
已将GROQ添加到其AI模型推理提供商中，从而将闪电处理的处理带到了流行的模型中心。速度和效率在AI开发中变得越来越重要，许多组织都在努力平衡模型性能与计算成本上升。
Groq没有使用传统的GPU，而是为语言模型设计了专门设计的芯片。
公司的语言处理单元（LPU）是从头开始设计的专业芯片，以处理语言模型的独特计算模式。
与传统的处理器与语言任务的顺序性质斗争不同，Groq的体系结构具有这种特征。结果？对于需要快速处理文本的AI应用程序的响应时间和更高的吞吐量，大大减少了响应时间。
开发人员现在可以通过Groq的基础设施访问许多流行的开源车型，包括Meta的Llama 4和QwensQWQ-32B。这种模型支持的广度可确保团队牺牲性能的能力。
用户有多种方法将GROQ纳入其工作流程，具体取决于他们的偏好和现有设置。
对于那些已经与Groq有关系的人，拥抱的脸允许在帐户设置中直接配置个人API键。这种方法将请求直接引导到Groq的基础架构，同时保持熟悉的拥抱面部接口。
另外，用户可以通过让拥抱的面部完全处理连接来选择更多的触手可及的体验，而他们的拥抱脸部帐户出现了费用，而不是需要单独的计费关系。
该集成与拥抱面孔的客户库无缝地工作Python和JavaScript，尽管技术细节仍然令人耳目一新。即使没有潜入代码，开发人员也可以将Groq指定为具有最小配置的首选提供商。
使用自己的GROQ API密钥的客户直接通过其现有的GROQ帐户收费。对于那些偏爱合并方法的人，拥抱面孔通过标准提供商的费率而不增加标记，尽管他们注意到将来的收入共享协议可能会在未来发展。
拥抱脸甚至免费提供有限的推理配额，尽管该公司自然鼓励升级为定期使用这些服务的人升级。
拥抱面孔和Groq之间的这种伙伴关系是在增强模型推断的AI基础设施中竞争的背景下建立的。随着越来越多的组织从实验转变为AI系统的生产部署，围绕推理处理的瓶颈变得越来越明显。
我们看到的是AI生态系统的自然发展。首先是参加更大模特的比赛，然后急于使它们实用。GROQ代表后者使现有模型的工作速度更快，而不仅仅是构建较大的模型。
对于权衡AI部署选项的企业，将GROQ添加到拥抱面孔的提供商生态系统中，为绩效要求和运营成本之间的平衡提供了另一种选择。
意义超出了技术考虑。更快的推论意味着更响应迅速的应用程序，这转化为现在纳入AI帮助的无数服务的更好的用户体验。
对响应时间特别敏感的部门（例如，客户服务，医疗保健诊断，财务分析）将受益于改进AI基础架构，从而减少了问题和答案之间的滞后。
随着AI继续进入日常应用，这样的合作伙伴关系突出了技术生态系统如何发展，以解决历史上限制实时AI实施的实际限制。
（照片MichaåMancewicz）
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