#AI #LLM
Flyflow一行代码即可解锁低延迟可微调LLM模型
介绍
Flyflow是在2024年3月推出的一项针对模型微调API集成的一项服务，Flyflow 是中间件，旨在针对所有LLM的响应、延迟、安全性等进行优化，构建为开源、用 golang 编写的高性能，以及可选的自托管以实现最大的灵活性。
⚠️：截止本文发送时间该服务处于早期运行阶段
官网：https://flyflow.dev
GITHUB:https://github.com/flyflow-devs/flyflow
特征
Flyflow 使用 openai 自动跟踪您的查询模式，您可以使用它来微调 mixtral MoE 或 llama 70b，以匹配查询模式上 GPT4 的质量。
推理
Flyflow 通过在许多不同的推理提供程序之间进行负载均衡，可以大幅提高令牌限制和可靠性。
使用 anyscale、together.ai 和 fal 等提供商托管您的自定义精细模型，并使用与 GPT4 相同的质量水平来优化延迟、令牌/秒和速率限制。
这也实现了更高的可靠性，因为如果提供商发生故障，我们可以放弃回退来接载负载。
安全性和可观测性
Flyflow 还可以充当安全中间件，防止敏感信息到达推理提供者（包括 openai 和 microsoft）。
提供易于配置的插件，允许您从查询中过滤 PII，以及帮助您了解组织如何使用 LLM 的高级可观测性工具。
可配置性
Flyflow 被设计为具有极强的可配置性。后端是用 golang 编写的，旨在最大限度地提高性能，同时不影响开发人员的灵活性。
API端点可用模型
Model Name | API String | Context Length…
📡发布：https://noisevip.cn/17989.html
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Flyflow一行代码即可解锁低延迟可微调LLM模型
介绍
Flyflow是在2024年3月推出的一项针对模型微调API集成的一项服务，Flyflow 是中间件，旨在针对所有LLM的响应、延迟、安全性等进行优化，构建为开源、用 golang 编写的高性能，以及可选的自托管以实现最大的灵活性。
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特征
Flyflow 使用 openai 自动跟踪您的查询模式，您可以使用它来微调 mixtral MoE 或 llama 70b，以匹配查询模式上 GPT4 的质量。
推理
Flyflow 通过在许多不同的推理提供程序之间进行负载均衡，可以大幅提高令牌限制和可靠性。
使用 anyscale、together.ai 和 fal 等提供商托管您的自定义精细模型，并使用与 GPT4 相同的质量水平来优化延迟、令牌/秒和速率限制。
这也实现了更高的可靠性，因为如果提供商发生故障，我们可以放弃回退来接载负载。
安全性和可观测性
Flyflow 还可以充当安全中间件，防止敏感信息到达推理提供者（包括 openai 和 microsoft）。
提供易于配置的插件，允许您从查询中过滤 PII，以及帮助您了解组织如何使用 LLM 的高级可观测性工具。
可配置性
Flyflow 被设计为具有极强的可配置性。后端是用 golang 编写的，旨在最大限度地提高性能，同时不影响开发人员的灵活性。
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