WaveSpeedAI

WaveSpeedAI vs Baseten：你应该选择哪个AI推理平台？

comparison baseten inference

简体中文翻译

引言

对于希望大规模部署机器学习模型的组织来说，选择合适的AI推理平台至关重要。两个该领域的著名参与者——WaveSpeedAI和Baseten——提供了不同的AI基础设施方法，各自具有针对不同用例的独特优势。

WaveSpeedAI提供对600多个预先部署的、生产就绪的模型的即时访问，重点关注速度和简洁性。相比之下，Baseten强调通过其Truss框架进行自定义模型部署，针对需要对其ML基础设施完全控制的企业。

这份全面的比较将帮助您了解哪个平台最符合您组织的需求、技术要求和预算限制。

平台概览比较

功能WaveSpeedAIBaseten
核心方法预部署模型市场自定义模型部署平台
可用模型600+生产就绪模型自带模型
设置时间即时（仅需API密钥）需要使用Truss进行模型打包
独家模型字节跳动、阿里巴巴模型无独家合作伙伴关系
定价模型按使用付费，价格透明企业定价（联系销售）
主要用例快速部署、多模型访问自定义企业ML基础设施
合规性SOC 2 Type II（进行中）HIPAA合规
基础设施控制托管基础设施可自定义的基础设施
视频生成原生支持（30+个模型）需要自定义部署

基础设施方法的差异

WaveSpeedAI：预部署模型市场

WaveSpeedAI采用了根本不同的哲学——无需基础设施管理即可让AI模型立即可用：

优势：

  • 零设置时间：模型已部署并优化。直接通过API调用开始。
  • 生产就绪性能：所有模型在部署前都经过严格测试和优化。
  • 多模型访问：无需部署新基础设施即可在数百个模型之间切换。
  • 业界领先的速度：优化的推理管道为大多数模型提供亚秒级响应时间。
  • 自动更新：模型由WaveSpeedAI团队进行更新和维护。

最适合：

  • 需要快速原型设计的初创公司
  • 为特定任务测试多个模型的公司
  • 缺乏专职ML基础设施工程师的团队
  • 需要多样化模型功能（文本、图像、视频、音频）的应用

Baseten：自定义模型部署平台

Baseten提供了企业级基础设施，用于使用其Truss框架部署您自己的模型：

优势：

  • 完全控制：使用自定义预处理、后处理和业务逻辑部署任何模型。
  • Truss框架：基于Python的模型标准化打包系统。
  • HIPAA合规：用于医疗保健和受监管行业的企业级安全性。
  • 自动扩展基础设施：根据需求模式自动扩展。
  • 自定义优化：为您的特定模型要求微调基础设施。

最适合：

  • 拥有专有模型的企业
  • 需要HIPAA合规的组织
  • 具有自定义ML管道和预处理逻辑的团队
  • 需要细粒度基础设施控制的公司

模型访问与自定义部署

WaveSpeedAI的模型生态系统

WaveSpeedAI的主要区别在于其广泛精选的模型库：

独家合作伙伴关系：

  • 字节跳动模型：访问Doubao系列、SeedDream视频生成和其他尖端模型
  • 阿里巴巴模型：Qwen语言模型和多模态能力
  • Flux模型：完整的Flux.1系列图像生成
  • 视频生成：30+个专业视频生成模型

模型类别：

  • 文本生成（150+个模型，包括GPT-4、Claude、Gemini）
  • 图像生成（200+个模型，包括DALL-E、Midjourney替代品）
  • 视频生成（30+个模型，包括Sora风格功能）
  • 音频处理（语音转文本、文本转语音、音乐生成）
  • 多模态模型（视觉语言模型、文档理解）

API一致性：

  • 所有模型统一的API接口
  • 标准化的请求/响应格式
  • 一致的身份验证和速率限制

Baseten的自定义部署模型

当您需要部署其他地方没有的模型时，Baseten表现出色：

Truss打包：

# Truss配置示例
model_metadata:
  model_name: "custom-model"
  python_version: "py310"

requirements:
  - torch==2.0.0
  - transformers==4.30.0

resources:
  accelerator: "A100"
  memory: "32Gi"

部署工作流：

  1. 使用Truss框架打包模型
  2. 配置计算资源和扩展
  3. 部署到Baseten基础设施
  4. 监控和优化性能

自定义功能：

  • 部署专有微调模型
  • 实施自定义预处理管道
  • 在推理端点中集成业务逻辑
  • 控制版本控制和回滚策略

企业功能比较

安全性和合规性

WaveSpeedAI：

  • SOC 2 Type II认证（进行中）
  • 传输中和静止时的数据加密
  • 基于API密钥的身份验证
  • 无数据保留（请求不存储）
  • 区域部署选项

Baseten：

  • HIPAA合规基础设施
  • SOC 2 Type II认证
  • VPC部署选项
  • 自定义安全策略
  • SSO集成（企业版）

获胜者：对于需要HIPAA合规的受监管行业，选择Baseten；对于一般企业用例，选择WaveSpeedAI。

监控和可观测性

WaveSpeedAI：

  • 实时使用仪表板
  • 按模型性能指标
  • 成本追踪和预算
  • API响应时间监控
  • 错误率追踪

Baseten：

  • 详细的推理指标
  • 自定义日志和追踪
  • 与可观测性工具的集成（Datadog、New Relic）
  • 模型性能分析
  • 资源利用仪表板

获胜者：对于深度可观测性，选择Baseten；对于简化监控，选择WaveSpeedAI。

可扩展性

WaveSpeedAI：

  • 自动扩展（对用户透明）
  • 无需配置
  • 无缝处理流量激增
  • 用于低延迟的全球CDN

Baseten：

  • 可配置的自动扩展策略
  • 冷启动优化
  • 预留容量选项
  • 自定义扩展策略

获胜者：对于零配置扩展，选择WaveSpeedAI；对于定制扩展策略，选择Baseten。

定价比较

WaveSpeedAI定价理念

按使用付费模型：

  • 透明的按请求定价
  • 无月度最低消费或承诺
  • 基于模型能力的不同定价层级
  • 提供批量折扣

定价示例：

  • 文本生成：$0.0002 - $0.02每1K个令牌
  • 图像生成：$0.001 - $0.05每张图像
  • 视频生成：$0.10 - $2.00每个视频
  • 音频处理：$0.0001 - $0.01每分钟

成本可预测性：

  • 网站上提供计算器
  • 无隐藏基础设施成本
  • 从原型扩展到生产，定价不变

Baseten定价理念

企业重点：

  • 基于使用模式的自定义定价
  • 联系销售获取定价
  • 通常包括：
    • 基础设施费用
    • 按秒计算费用
    • 数据传输成本
    • 支持层级选择

定价因素：

  • 计算资源要求（GPU类型、CPU、内存）
  • 预期请求量
  • 存储要求
  • 支持级别（标准、高级、企业）

成本考虑：

  • 小规模使用的较高初始成本
  • 非常高的使用量可能更经济
  • 需要预先定价协商

成本比较场景

场景1：初创公司原型设计（100万令牌/月）

  • WaveSpeedAI：约$20-200，取决于模型
  • Baseten：由于最低费用可能较高

场景2：中型SaaS（1亿令牌/月）

  • WaveSpeedAI：约$2,000-20,000（含批量折扣）
  • Baseten：具有自定义定价的竞争力

场景3：企业规模（10亿+令牌/月）

  • WaveSpeedAI：提供自定义企业定价
  • Baseten：可能更经济，拥有专用基础设施

获胜者：对于透明定价和小型到中型规模，选择WaveSpeedAI；对于非常大型企业部署且使用量可预测，选择Baseten。

用例建议

选择WaveSpeedAI如果您：

  1. 需要即时访问多个模型

    • 为您的用例测试不同模型
    • 构建利用多个AI功能的应用
    • 想要避免模型部署的复杂性

  2. 需要独家模型访问

    • 需要字节跳动的Doubao或SeedDream模型
    • 想要阿里巴巴的Qwen系列
    • 构建视频生成应用

  3. 优先考虑快速上市

    • 快速原型设计和迭代
    • ML基础设施专业知识有限
    • 小到中型团队

  4. 需要可预测的、透明的定价

    • 按使用付费，无承诺
    • 预算有限的初创公司
    • 使用量变化的情况

  5. 专注于应用开发

    • 希望专注于产品，而非基础设施
    • 偏好API优先方法
    • 需要可靠的、维护的模型

选择Baseten如果您：

  1. 拥有专有模型

    • 自定义微调模型
    • 专有架构
    • 公共市场中不可用的模型

  2. 需要HIPAA合规

    • 医疗保健应用
    • 处理PHI（受保护的健康信息）
    • 受监管行业要求

  3. 需要最大基础设施控制

    • 自定义预处理/后处理管道
    • 特定的资源配置
    • 与现有ML Ops工具的集成

  4. 拥有专职ML基础设施团队

    • 具有模型部署经验的工程师
    • 资源来打包和维护模型
    • 需要自定义优化

  5. 企业级别运营

    • 非常高的、可预测的使用量
    • 可以协商有利的企业定价
    • 需要专职支持和SLA

性能和速度

推理延迟

WaveSpeedAI：

  • 针对所有预部署模型的优化推理管道
  • 平均文本生成延迟：50-200毫秒（首令牌）
  • 图像生成：1-5秒（取决于分辨率）
  • 视频生成：30-120秒（取决于长度）
  • 全球边缘部署以降低延迟

Baseten：

  • 性能取决于模型优化和配置
  • 可自定义的计算资源以进行优化
  • 冷启动时间：5-30秒（可以通过热池缓解）
  • 正确优化时推理速度与WaveSpeedAI相当

实世界比较： 对于标准模型（例如Llama 3、Stable Diffusion），当Baseten模型正确优化时，两个平台都能提供可比的性能。WaveSpeedAI的优势在于优化已经完成。

吞吐量

WaveSpeedAI：

  • 自动扩展处理流量激增
  • 无需吞吐量配置
  • 基于层级的速率限制（可升级）

Baseten：

  • 可配置的自动扩展策略
  • 可以预留容量以保证吞吐量
  • 对并发限制的更多控制

开发者体验

WaveSpeedAI开发者体验

开始使用：

import wavespeed

output = wavespeed.run(
    "wavespeed-ai/gpt-4",
    {"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]},
)

print(output["outputs"][0])  # 输出文本

主要优势：

  • 与OpenAI兼容的API，易于迁移
  • 所有600+模型的单一SDK
  • 包含示例的全面文档
  • 积极的社区支持
  • 用于测试模型的Playground

Baseten开发者体验

开始使用：

# 使用Truss打包模型
truss init my-model
# 配置model.py和config.yaml
truss push

# 部署到Baseten
baseten deploy

# 调用已部署的模型
import baseten
model = baseten.deployed_model_version_id("model_id")
response = model.predict({"input": "data"})

主要优势：

  • 对模型逻辑的完全控制
  • Python本地部署
  • 与MLOps工具的集成
  • 企业客户的专职支持

获胜者：对于易用性和速度，选择WaveSpeedAI；对于定制和控制，选择Baseten。

集成生态系统

WaveSpeedAI集成

  • API兼容性：OpenAI兼容端点
  • 框架：LangChain、LlamaIndex、Haystack支持
  • 语言：Python、JavaScript、Go、Java SDK
  • 平台：Vercel、Netlify、AWS Lambda兼容
  • 工具：Playground、CLI工具、监控仪表板

Baseten集成

  • MLOps：MLflow、Weights & Biases集成
  • 可观测性：Datadog、New Relic、Prometheus
  • 基础设施：VPC、私有端点
  • CI/CD：GitHub Actions、GitLab CI集成
  • 框架：Truss（原生）、自定义Python环境

常见问题

我能在WaveSpeedAI上使用自己的微调模型吗？

目前，WaveSpeedAI专注于提供预部署的模型。对于自定义或微调的模型，Baseten或自托管解决方案是更好的选择。但是，WaveSpeedAI提供许多可以在外部微调并通过API使用的基础模型。

Baseten提供像WaveSpeedAI一样的预部署模型吗？

Baseten主要专注于自定义模型部署。虽然他们有模型库，但不如WaveSpeedAI的600+模型目录那么庞大。他们的优势在于部署您自己的模型，而不是提供现成的模型。

哪个平台的推理速度更快？

对于预部署模型，WaveSpeedAI通常提供更快的首次推理时间，因为模型已经优化。Baseten在适当配置和部署后可以达到类似的速度，但需要优化工作。

我能从一个平台切换到另一个平台吗？

可以，尽管迁移路径不同：

  • 从WaveSpeedAI到Baseten：您需要使用Truss自己部署模型
  • 从Baseten到WaveSpeedAI：如果WaveSpeedAI提供您需要的模型，通过API迁移很简单

哪个平台更具成本效益？

这取决于规模：

  • 小到中型使用：WaveSpeedAI的透明按使用付费定价通常更具成本效益
  • 非常大的企业规模：Baseten的自定义定价可能提供更好的经济效益
  • 多个模型：WaveSpeedAI避免了部署和维护多个模型端点的成本

两个平台都支持实时流吗？

是的，两个平台都支持文本生成模型的流式响应，可以实现实时用户体验。

模型版本控制呢？

  • WaveSpeedAI：透明地处理模型版本控制；您可以在API调用中指定模型版本
  • Baseten：对版本控制、部署和回滚的完全控制

我能同时使用两个平台吗？

当然可以。许多组织使用WaveSpeedAI处理标准模型和快速原型设计，同时在Baseten上部署专有模型。这种混合方法可以充分利用两个平台的优势。

结论

WaveSpeedAI和Baseten服务于AI推理市场的不同部分，具有不同的价值主张：

选择WaveSpeedAI 如果您优先考虑：

  • 即时访问600+生产就绪模型
  • 独家字节跳动和阿里巴巴模型
  • 零设置和维护开销
  • 透明的按使用付费定价
  • 快速原型设计和部署
  • 专注于应用开发而非基础设施

选择Baseten 如果您需要：

  • 自定义或专有模型部署
  • HIPAA合规和受监管行业支持
  • 最大基础设施控制和定制
  • 企业级MLOps集成
  • 专职ML基础设施团队
  • 针对特定用例的自定义优化

对于许多组织，决策归结为一个基本问题：您需要部署自定义模型，还是需要访问广泛的预部署、优化模型？

如果您的答案是后者——并且您希望今天开始构建AI应用，而不需要基础设施复杂性——WaveSpeedAI提供了无与伦比的模型访问、性能和简洁性组合。

对于拥有专有模型和专职ML团队的企业，Baseten提供了受监管行业所需的基础设施控制和合规功能。

后续步骤

探索WaveSpeedAI：

  1. 在wavespeed.ai注册免费API密钥
  2. 浏览600+模型目录
  3. 在Playground中尝试模型
  4. 通过OpenAI兼容API集成
  5. 无缝地从原型扩展到生产

探索Baseten：

  1. 在baseten.co请求演示
  2. 讨论您的自定义模型需求
  3. 使用Truss框架打包模型
  4. 部署到企业基础设施
  5. 配置监控和扩展策略

两个平台都代表了AI推理基础设施的前沿。您的选择应符合您的技术需求、团队能力和业务目标。好消息是？两个平台都没有问题——两者都在规模上提供企业级AI推理。