Отсутствие единого облачного API как осознанный выбор
Семейство моделей Yi изначально не строилось вокруг централизованного облачного API. В отличие от коммерческих LLM, где доступ к модели возможен только через сервис провайдера, Yi распространяется с открытыми весами и ориентирована на самостоятельное использование. Это означает, что универсального «официального API Yi» в классическом смысле не существует.
Такой подход является осознанным архитектурным решением. Он снимает зависимость от внешнего поставщика и даёт пользователю полный контроль над тем, как именно модель разворачивается, настраивается и используется.
Локальное API и собственные серверные реализации
На практике API для моделей Yi реализуется пользователем самостоятельно. Модель разворачивается в локальной или серверной среде, после чего поверх неё строится собственный HTTP- или RPC-интерфейс. Такой подход широко применяется в корпоративных и исследовательских проектах, где требуется интеграция LLM в существующие системы.
Это позволяет гибко управлять логикой обработки запросов: добавлять собственные слои валидации, логирования, фильтрации, retrieval-компоненты и системы контроля качества.
Совместимость с популярными LLM-инструментами
Модели Yi хорошо вписываются в существующую экосистему инструментов для работы с LLM. Они могут использоваться через стандартные фреймворки и обёртки, применяемые для запуска открытых языковых моделей. Это упрощает интеграцию Yi в проекты, где уже используются другие open-source LLM.
Благодаря этому Yi часто становится частью гибридных систем, где несколько моделей работают совместно, каждая — под свои задачи.
Инструменты дообучения и адаптации
Открытые веса моделей Yi позволяют выполнять дообучение и адаптацию под конкретные домены. Это может включать fine-tuning, instruction tuning или другие формы настройки поведения модели. Такие возможности особенно ценны для компаний, работающих с узкоспециализированными данными или специфической терминологией.
01.AI не публикует детальные рекомендации по пайплайнам дообучения, однако сама архитектура моделей не накладывает ограничений на использование стандартных подходов.
Интеграция в прикладные системы
Yi чаще всего используется не как отдельный продукт, а как компонент внутри более сложных систем. Это могут быть внутренние ассистенты, аналитические инструменты, системы поддержки принятия решений или автоматизированные сервисы обработки текстов.
Отсутствие жёстко заданного API даёт разработчикам свободу: модель можно интегрировать в существующую архитектуру без необходимости подстраиваться под требования внешнего сервиса.
Ограничения и зоны ответственности
Использование Yi предполагает, что ответственность за инфраструктуру, безопасность, обновления и контроль качества лежит на пользователе. В отличие от облачных LLM, здесь нет готовых механизмов биллинга, лимитов или автоматического масштабирования.
Это делает Yi менее удобной для быстрых прототипов, но более подходящей для зрелых систем, где важны контроль и прозрачность.
Итог
API и инструменты моделей Yi — это не централизованный сервис, а набор возможностей для самостоятельной интеграции. Открытые веса, совместимость с популярными LLM-инструментами и отсутствие облачной зависимости делают Yi гибкой платформой для разработчиков и компаний, которые готовы взять инфраструктуру под свой контроль и использовать модель как часть собственных AI-решений.