Monster API ha presentado una innovadora plataforma que permite a los desarrolladores acceder a una amplia infraestructura de GPU y modelos de IA preentrenados, gracias a la computación descentralizada. Este novedoso enfoque facilita la creación rápida y rentable de aplicaciones de IA con un ahorro potencial de hasta el 90% en comparación con los proveedores de nube tradicionales.
La innovadora plataforma proporciona a los desarrolladores un acceso rentable a los modelos de IA más recientes, como Stable Diffusion, desde el primer momento. Utilizando la completa pila de Monster API, que incluye una capa de optimización, un orquestador informático, una amplia infraestructura de GPU y API de inferencia listas para usar, los desarrolladores pueden crear aplicaciones mejoradas de IA en cuestión de minutos. Además, pueden personalizar estos grandes modelos lingüísticos con sus conjuntos de datos.
En comparación con proveedores de nube convencionales como AWS, GCP y Azure, Monster API ofrece a los desarrolladores una alternativa más barata para implementar modelos de IA. Saurabh Vij, CEO y cofundador de Monster API, imagina un futuro en el que los desarrolladores puedan dar rienda suelta a su brillantez y tener un impacto a escala global. En 2030, la IA tendrá un impacto en la vida de 8.000 millones de personas. Con Monster API, nuestro máximo deseo es ver a los desarrolladores deslumbrar al universo ayudándoles a dar vida a sus innovaciones en cuestión de horas.
Monster API elimina la molestia de lidiar con la infraestructura de GPU, la contenerización, la configuración del clúster Kubernetes y la gestión de despliegues de API escalables. Al hacerlo, ofrece la ventaja añadida de reducir costes. Uno de los primeros clientes ha informado de un ahorro de más de 300.000 dólares al trasladar sus cargas de trabajo de ML de AWS a la infraestructura de GPU distribuida de Monster API.
La plataforma también incluye una solución de ajuste fino para desarrolladores en no-code, que les permite mejorar grandes modelos de lenguaje (LLM) sin complicaciones. Simplifica el proceso de desarrollo al permitir a los desarrolladores especificar hiperparámetros y conjuntos de datos. Como resultado, los desarrolladores pueden perfeccionar modelos de código abierto como Llama y StableLM, mejorando así la calidad de respuesta en tareas como la respuesta a instrucciones y la clasificación de textos. Este enfoque logra una calidad de respuesta comparable a la de ChatGPT, lo que tiene un gran potencial para el futuro del desarrollo de la IA.
Para quienes estén interesados en aprovechar la potencia de la informática descentralizada junto con un enfoque de no-code para el desarrollo de la IA, la guía completa sobre el desarrollo de aplicaciones sin código y de bajo código ofrece una gran cantidad de conocimientos. Para obtener más información sobre la creación de aplicaciones con la plataforma no-code de fácil uso de AppMaster, regístrese para obtener una cuenta gratuita en studio.appmaster.io.
