قدمت Monster API نظامًا أساسيًا رائدًا يمكّن المطورين من الوصول إلى بنية أساسية GPU واسعة النطاق ونماذج الذكاء الاصطناعي المدربة مسبقًا ، والتي يتم تمكينها بواسطة الحوسبة اللامركزية. يسهل هذا النهج الجديد الإنشاء السريع والفعال من حيث التكلفة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي مع توفير محتمل يصل إلى 90٪ مقارنة بموفري السحابة التقليديين.
توفر المنصة المبتكرة للمطورين وصولاً فعالاً من حيث التكلفة إلى أحدث نماذج الذكاء الاصطناعي ، مثل Stable Diffusion ، فور إخراجها من الصندوق. باستخدام مكدس Monster API الشامل ، بما في ذلك طبقة التحسين ، ومنظم الحوسبة ، والبنية التحتية لوحدة معالجة الرسومات واسعة النطاق ، وواجهات برمجة تطبيقات الاستدلال الجاهزة للاستخدام ، يمكن للمطورين إنشاء تطبيقات محسّنة للذكاء الاصطناعي في دقائق معدودة فقط. علاوة على ذلك ، يمكنهم تخصيص نماذج اللغات الكبيرة هذه مع مجموعات البيانات الخاصة بهم.
مقارنةً بموفري السحابة التقليديين مثل AWS و GCP و Azure ، تقدم Monster API للمطورين بديلاً أرخص لتنفيذ نماذج الذكاء الاصطناعي. سوراب فيج ، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لـ Monster API ، يتصور مستقبلًا حيث يمكن للمطورين إطلاق العنان لذكائهم وإحداث تأثير على نطاق عالمي. قال ، بحلول عام 2030 ، سيؤثر الذكاء الاصطناعي على حياة 8 مليارات شخص. مع Monster API ، تتمثل رغبتنا النهائية في رؤية المطورين يبهرون الكون من خلال مساعدتهم على إحياء ابتكاراتهم في غضون ساعات.
تعمل Monster API على التخلص من متاعب التعامل مع البنية التحتية لوحدة معالجة الرسومات ، والحاويات ، وإعداد مجموعة Kubernetes ، وإدارة عمليات نشر API القابلة للتطوير. عند القيام بذلك ، فإنه يوفر ميزة إضافية تتمثل في انخفاض التكاليف. أبلغ أحد العملاء الأوائل عن وفورات تزيد عن 300000 دولار أمريكي عن طريق تحويل أعباء عمل ML من AWS إلى البنية الأساسية لوحدة معالجة الرسومات (GPU) الموزعة في Monster API.
تتميز المنصة أيضًا بحل ضبط دقيق no-code للمطورين ، مما يمكنهم من تحسين نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) دون أي متاعب. يبسط عملية التطوير من خلال السماح للمطورين بتحديد المعلمات الفائقة ومجموعات البيانات. نتيجة لذلك ، يتم تمكين المطورين من ضبط النماذج مفتوحة المصدر مثل Llama و StableLM ، وبالتالي تحسين جودة الاستجابة لمهام مثل إجابة التعليمات وتصنيف النص. يحقق هذا النهج جودة استجابة مماثلة لتلك الخاصة بـ ChatGPT ، مع وجود إمكانات بعيدة المدى لمستقبل تطوير الذكاء الاصطناعي.
للراغبين في الاستفادة من قوة الحوسبة اللامركزية جنبًا إلى جنب مع نهج no-code لتطوير الذكاء الاصطناعي ، يوفر الدليل الكامل لتطوير التطبيقات بدون رمز منخفض الكود ثروة من المعرفة. لمعرفة المزيد حول إنشاء التطبيقات باستخدام منصة AppMaster سهلة الاستخدام no-code ، قم بالتسجيل للحصول على حساب مجاني على studio.appmaster.io .
