মনস্টার এপিআই দ্বারা বিকেন্দ্রীভূত কম্পিউটিং এআই বিকাশকে বিপ্লব করে এবং খরচ কমায়

মনস্টার এপিআই একটি গ্রাউন্ডব্রেকিং প্ল্যাটফর্ম চালু করেছে যা বিকাশকারীদেরকে একটি বিস্তৃত GPU অবকাঠামো এবং প্রাক-প্রশিক্ষিত AI মডেলগুলিতে অ্যাক্সেসের ক্ষমতা দেয়, যা বিকেন্দ্রীভূত কম্পিউটিং দ্বারা সক্ষম। প্রথাগত ক্লাউড প্রদানকারীদের তুলনায় এই অভিনব পদ্ধতিটি 90% পর্যন্ত সম্ভাব্য সঞ্চয় সহ AI অ্যাপ্লিকেশনগুলির দ্রুত এবং ব্যয়-দক্ষ তৈরির সুবিধা দেয়।

উদ্ভাবনী প্ল্যাটফর্মটি ডেভেলপারদের নতুন এআই মডেলগুলিতে সাশ্রয়ী অ্যাক্সেস প্রদান করে, যেমন স্টেবল ডিফিউশন, বাক্সের বাইরে। একটি অপ্টিমাইজেশান স্তর, একটি গণনা অর্কেস্ট্রেটর, বিস্তৃত GPU অবকাঠামো এবং ব্যবহারের জন্য প্রস্তুত অনুমান API সহ মনস্টার API এর ব্যাপক স্ট্যাক ব্যবহার করে, বিকাশকারীরা মাত্র কয়েক মিনিটের মধ্যে AI-বর্ধিত অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে পারে। তদুপরি, তারা তাদের ডেটাসেটগুলির সাথে এই বৃহৎ ভাষার মডেলগুলি কাস্টমাইজ করতে পারে।

AWS, GCP, এবং Azure-এর মতো প্রচলিত ক্লাউড প্রদানকারীদের তুলনায়, Monster API ডেভেলপারদের AI মডেলগুলি বাস্তবায়নের জন্য একটি সস্তা বিকল্প অফার করে। মনস্টার এপিআই-এর সিইও এবং সহ-প্রতিষ্ঠাতা সৌরভ ভিজ এমন একটি ভবিষ্যৎ কল্পনা করেন যেখানে বিকাশকারীরা তাদের উজ্জ্বলতা প্রকাশ করতে পারে এবং বিশ্বব্যাপী প্রভাব ফেলতে পারে। তিনি বলেন, ২০৩০ সালের মধ্যে এআই ৮ বিলিয়ন মানুষের জীবনে প্রভাব ফেলবে। Monster API-এর সাহায্যে, আমাদের চূড়ান্ত ইচ্ছা হল ডেভেলপারদের তাদের উদ্ভাবনগুলিকে কয়েক ঘণ্টার মধ্যে প্রাণবন্ত করতে সাহায্য করে মহাবিশ্বকে চমকে দিতে দেখা।

মনস্টার এপিআই জিপিইউ অবকাঠামো, কন্টেইনারাইজেশন, কুবারনেটস ক্লাস্টার সেটআপ এবং স্কেলেবল এপিআই স্থাপনা পরিচালনা করার ঝামেলা দূর করে। এটি করার মাধ্যমে, এটি কম খরচের অতিরিক্ত সুবিধা প্রদান করে। প্রথম দিকের একজন গ্রাহক তাদের ML ওয়ার্কলোড AWS থেকে Monster API-এর বিতরণকৃত GPU পরিকাঠামোতে স্থানান্তর করে $300,000-এর বেশি সঞ্চয়ের কথা জানিয়েছেন।

প্ল্যাটফর্মটিতে ডেভেলপারদের জন্য একটি no-code ফাইন-টিউনিং সলিউশনও রয়েছে, যা তাদেরকে কোনো ঝামেলা ছাড়াই বৃহৎ ভাষা মডেল (LLMs) উন্নত করতে সক্ষম করে। এটি বিকাশকারীদের হাইপারপ্যারামিটার এবং ডেটাসেটগুলি নির্দিষ্ট করার অনুমতি দিয়ে উন্নয়ন প্রক্রিয়াটিকে সহজ করে। ফলস্বরূপ, ডেভেলপাররা Llama এবং StableLM-এর মতো ওপেন-সোর্স মডেলগুলিকে সূক্ষ্ম-টিউন করতে সক্ষম হয়, এইভাবে নির্দেশের উত্তর এবং পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাসের মতো কাজের জন্য প্রতিক্রিয়ার গুণমান উন্নত করে। এই পদ্ধতিটি ChatGPT-এর সাথে তুলনীয় প্রতিক্রিয়ার গুণমান অর্জন করে, AI উন্নয়নের ভবিষ্যতের জন্য সুদূরপ্রসারী সম্ভাবনা রয়েছে।

যারা এআই ডেভেলপমেন্টে no-code পদ্ধতির সাথে বিকেন্দ্রীকৃত কম্পিউটিং এর শক্তিকে কাজে লাগাতে আগ্রহী তাদের জন্য নো-কোড, লো-কোড অ্যাপ ডেভেলপমেন্টের সম্পূর্ণ-গাইড জ্ঞানের ভাণ্ডার প্রদান করে। AppMaster এর ব্যবহারকারী-বান্ধব, no-code প্ল্যাটফর্মের মাধ্যমে অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করার বিষয়ে আরও জানতে, studio.appmaster.io- এ একটি বিনামূল্যে অ্যাকাউন্টের জন্য সাইন আপ করুন।