FriendliAI 对比 ggml.ai

FriendliAI 致力于通过提供高效且经济实惠的基础设施解决方案来提升生成式 AI 的能力，以满足各种需求。凭借突破性的性能，FriendliAI 的成本比 OpenAI GPT-3.5 低 7.5 倍，吞吐量高 16 倍，延迟低 24 倍。这些卓越的指标为寻求将生成式 AI 模型集成到其运营中的企业开辟了新领域。

该公司提供三项核心服务，以使用其 Friendli Engine 运行生成式 AI 模型：Friendli 容器、Friendli 专用端点和 Friendli 无服务器端点。每一项服务都旨在满足不同的运营需求——无论是在私有环境中提供大型语言模型 (LLM)、在自动驾驶仪上构建和提供自定义 LLM，还是访问开源 LLM 和 LMM 的快速且经济实惠的 API。

FriendliAI 网站上的客户成功案例强调了各家公司如何降低成本和运营负担。例如，NaCloud 的小说写作服务和 Scatter Lab 的聊天机器人均将成本降低了一半，而 TUNiB 则享受了更方便、更可靠的聊天机器人服务，而无需增加管理工作。

FriendliAI 还宣布将其 Friendli Engine 与 Amazon Sagemaker Jumpstart 集成，使用户能够以更高的性能和成本效率更好地服务 JumpStart Foundation Models。

该公司对生成式 AI 基础设施的坚定承诺进一步体现在其联系信息中，这些信息表明该公司在加利福尼亚州雷德伍德城和韩国首尔均有业务，鼓励潜在客户开始利用其 AI 模型的强大功能。

ggml.ai 处于人工智能技术的前沿，通过其创新的张量库将强大的机器学习功能直接带到边缘。 ggml.ai 专为通用硬件平台上的大型模型支持和高性能而构建，使开发人员能够实现先进的人工智能算法，而无需专门的设备。该平台采用高效的 C 编程语言编写，提供 16 位浮点和整数量化支持，以及自动微分和各种内置优化算法（如 ADAM 和 L-BFGS）。它拥有针对 Apple Silicon 的优化性能，并在 x86 架构上利用 AVX/AVX2 内在函数。基于 Web 的应用程序还可以通过 WebAssembly 和 WASM SIMD 支持来利用其功能。凭借零运行时内存分配和不存在第三方依赖项，ggml.ai 为设备上推理提供了一种最小且高效的解决方案。

诸如whisper.cpp和llama.cpp之类的项目展示了ggml.ai的高性能推理能力，其中whisper.cpp提供语音到文本的解决方案，llama.cpp专注于Meta的LLaMA大语言模型的高效推理。此外，该公司欢迎对其代码库做出贡献，并通过 MIT 许可证支持开放核心开发模型。随着 ggml.ai 的不断扩张，它正在寻找对设备上推理有共同愿景的有才华的全职开发人员加入他们的团队。

ggml.ai 旨在突破边缘人工智能的极限，证明了人工智能社区的游戏和创新精神。