Monster API a introduit une plateforme révolutionnaire qui permet aux développeurs d'accéder à une vaste infrastructure GPU et à des modèles d'IA pré-entraînés, grâce à l'informatique décentralisée. Cette nouvelle approche facilite la création rapide et rentable d'applications d'IA avec des économies potentielles allant jusqu'à 90 % par rapport aux fournisseurs de cloud traditionnels.
La plateforme innovante offre aux développeurs un accès rentable aux modèles d'IA les plus récents, tels que la diffusion stable, dès leur sortie de la boîte. En utilisant la pile complète de Monster API, qui comprend une couche d'optimisation, un orchestrateur de calcul, une infrastructure GPU étendue et des API d'inférence prêtes à l'emploi, les développeurs peuvent créer des applications améliorées par l'IA en quelques minutes seulement. En outre, ils peuvent personnaliser ces grands modèles de langage avec leurs ensembles de données.
Par rapport aux fournisseurs de cloud conventionnels comme AWS, GCP et Azure, Monster API offre aux développeurs une alternative moins coûteuse pour la mise en œuvre de modèles d'IA. Saurabh Vij, PDG et cofondateur de Monster API, imagine un avenir où les développeurs pourront libérer leur génie et avoir un impact à l'échelle mondiale. Il a déclaré : "D'ici 2030, l'IA aura un impact sur la vie de 8 milliards de personnes. Avec Monster API, notre souhait ultime est de voir les développeurs éblouir l'univers en les aidant à donner vie à leurs innovations en quelques heures.
Monster API élimine les tracas liés à l'infrastructure GPU, à la conteneurisation, à l'installation de clusters Kubernetes et à la gestion de déploiements d'API évolutifs. Ce faisant, il offre l'avantage supplémentaire de réduire les coûts. Un des premiers clients a rapporté des économies de plus de 300 000 $ en transférant ses charges de travail de ML d'AWS à l'infrastructure GPU distribuée de Monster API.
La plateforme propose également une solution de réglage fin no-code pour les développeurs, leur permettant d'améliorer les grands modèles de langage (LLM) sans aucune difficulté. Elle simplifie le processus de développement en permettant aux développeurs de spécifier les hyperparamètres et les ensembles de données. Les développeurs sont ainsi en mesure d'affiner les modèles open-source tels que Llama et StableLM, améliorant ainsi la qualité des réponses pour des tâches telles que la réponse à des instructions et la classification de textes. Cette approche permet d'obtenir une qualité de réponse comparable à celle de ChatGPT, ce qui représente un potentiel considérable pour l'avenir du développement de l'IA.
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