Fireworks AI

Active

Слоган:Володійте своєю моделлю. Керуйте своїм майбутнім.

Оновлено:-

Соціальні мережі:

Інтерфейс AI API Інструменти розробника зі штучним інтелектом AI Workflow Дослідження та аналіз даних Відкритий код API доступний Для розробників Хмарний Готовий до AI-агентів

Відкрити вебсайт

Перейти на вебсайт

Що таке Fireworks AI?

Fireworks AI — платформа навчання та інференсу для моделей з відкритим кодом. Serverless-інференс з оплатою за токени, fine-tuning на ваших даних і швидке розгортання чекпоінтів у продакшені. Підтримує текст, зір, ембеддинги, виклик інструментів, batch API та reinforcement fine-tuning.

Як користуватися Fireworks AI?

1. Створіть API-ключ у панелі Fireworks (Налаштування → API-ключі) та експортуйте як FIREWORKS_API_KEY. 2. Встановіть SDK Fireworks або OpenAI. 3. Викличте serverless-модель (напр. accounts/fireworks/models/deepseek-v3p1) через chat.completions.create для першого запиту інференсу.

Fireworks AI Основні функції

Serverless-інференс

Запуск за секунди з оплатою за токени, без налаштування та без cold start. Шляхи Standard, Priority і Fast для популярних відкритих моделей.

Навчання та Fine-Tuning

Налаштуйте відкриті моделі на своїх даних через supervised fine-tuning, оптимізацію переваг (DPO/ORPO) та reinforcement fine-tuning. Кожен чекпоінт розгортається у продакшені за секунди.

On-Demand розгортання

Оплата за секунду GPU для виділених розгортань з вищою швидкістю, більшими лімітами та нижчими витратами в масштабі. Підтримка кастомних моделей, LoRA-адонів, автомасштабування та квантування.

API, сумісний з OpenAI

Запити до текстових, vision-, embedding- та reasoning-моделей через OpenAI-сумісний endpoint зі стрімінгом, function calling, структурованим виводом та batch-інференсом.

Fireworks AI Сценарії використання

Запуск open-source LLM для чату, кодування та агентних workflow

Fine-tuning моделей на власних даних для спеціалізованого інтелекту

Розгортання виділеного GPU-інференсу з автомасштабуванням та кастомними моделями

Fireworks AI Часті запитання

У чому різниця між serverless і виділеними розгортаннями?

Serverless-розгортання використовують спільну інфраструктуру з оплатою за токени без налаштування GPU. On-demand розгортання дозволяють налаштувати приватні GPU-ресурси з оплатою за секунду GPU, гарантіями продуктивності та підтримкою кастомних базових моделей і LoRA-адонів.

Як почати роботу з serverless-інференсом?

Створіть API-ключ у панелі Fireworks, експортуйте як FIREWORKS_API_KEY, встановіть SDK Fireworks або OpenAI та викличте serverless-модель, наприклад accounts/fireworks/models/deepseek-v3p1, через API chat completions.

Чи можу я fine-tune і розгорнути власні моделі?

Так. Fireworks підтримує supervised fine-tuning, оптимізацію переваг і reinforcement fine-tuning. Ви можете завантажити кастомні базові моделі або навчити LoRA-адони та розгорнути їх на виділених розгортаннях. LoRA-адони потребують виділених розгортань і не можуть обслуговуватися в serverless.