मॉन्स्टर एपीआई ने एक अभूतपूर्व प्लेटफॉर्म पेश किया है जो विकेंद्रीकृत कंप्यूटिंग द्वारा सक्षम एक व्यापक जीपीयू बुनियादी ढांचे और पूर्व-प्रशिक्षित एआई मॉडल तक पहुंच के साथ डेवलपर्स को सशक्त बनाता है। यह नवीन दृष्टिकोण पारंपरिक क्लाउड प्रदाताओं की तुलना में 90% तक की संभावित बचत के साथ AI अनुप्रयोगों के तीव्र और लागत-कुशल निर्माण की सुविधा प्रदान करता है।
अभिनव मंच डेवलपर्स को नवीनतम एआई मॉडल के लिए लागत प्रभावी पहुंच प्रदान करता है, जैसे स्थिर प्रसार, बॉक्स के ठीक बाहर। ऑप्टिमाइजेशन लेयर, कंप्यूट ऑर्केस्ट्रेटर, जीपीयू इंफ्रास्ट्रक्चर और रेडी-टू-यूज इनफेरेंस एपीआई सहित मॉन्स्टर एपीआई के व्यापक स्टैक का उपयोग करते हुए, डेवलपर कुछ ही मिनटों में एआई-संवर्धित एप्लिकेशन बना सकते हैं। इसके अलावा, वे इन बड़े भाषा मॉडलों को अपने डेटासेट के साथ अनुकूलित कर सकते हैं।
AWS, GCP और Azure जैसे पारंपरिक क्लाउड प्रदाताओं की तुलना में, मॉन्स्टर API डेवलपर्स को AI मॉडल को लागू करने के लिए एक सस्ता विकल्प प्रदान करता है। मॉन्स्टर एपीआई के सीईओ और सह-संस्थापक सौरभ विज एक ऐसे भविष्य की कल्पना करते हैं जहां डेवलपर्स अपनी प्रतिभा का प्रदर्शन कर सकें और वैश्विक स्तर पर प्रभाव डाल सकें। उन्होंने कहा, 2030 तक एआई 8 अरब लोगों के जीवन को प्रभावित करेगा। मॉन्स्टर एपीआई के साथ, हमारी अंतिम इच्छा है कि डेवलपर्स कुछ ही घंटों में अपने नवाचारों को जीवन में लाने में मदद करके ब्रह्मांड को चकाचौंध कर दें।
मॉन्स्टर एपीआई जीपीयू इंफ्रास्ट्रक्चर, कंटेनरीकरण, कुबेरनेट्स क्लस्टर सेटअप और स्केलेबल एपीआई परिनियोजन के प्रबंधन की परेशानी को समाप्त करता है। ऐसा करने में, यह कम लागत का अतिरिक्त लाभ प्रदान करता है। एक शुरुआती ग्राहक ने अपने एमएल वर्कलोड को एडब्ल्यूएस से मॉन्स्टर एपीआई के वितरित जीपीयू इंफ्रास्ट्रक्चर में स्थानांतरित करके $300,000 से अधिक की बचत की सूचना दी है।
प्लेटफॉर्म में डेवलपर्स के लिए no-code फाइन-ट्यूनिंग समाधान भी शामिल है, जिससे उन्हें बिना किसी परेशानी के बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) को बढ़ाने में मदद मिलती है। यह डेवलपर्स को हाइपरपैरामीटर और डेटासेट निर्दिष्ट करने की अनुमति देकर विकास प्रक्रिया को सरल करता है। नतीजतन, डेवलपर्स Llama और StableLM जैसे ओपन-सोर्स मॉडल को फाइन-ट्यून करने में सक्षम होते हैं, इस प्रकार निर्देश का जवाब देने और पाठ वर्गीकरण जैसे कार्यों के लिए प्रतिक्रिया की गुणवत्ता में सुधार होता है। यह दृष्टिकोण एआई विकास के भविष्य के लिए दूरगामी क्षमता वाले चैटजीपीटी की तुलना में एक प्रतिक्रिया गुणवत्ता प्राप्त करता है।
एआई विकास के लिए no-code दृष्टिकोण के साथ विकेंद्रीकृत कंप्यूटिंग की शक्ति का लाभ उठाने में रुचि रखने वालों के लिए,नो-कोड, लो-कोड ऐप डेवलपमेंट पर पूर्ण-गाइड ज्ञान का खजाना प्रदान करता है। AppMaster के उपयोगकर्ता के अनुकूल, no-code प्लेटफॉर्म के साथ एप्लिकेशन बनाने के बारे में अधिक जानने के लिए, studio.appmaster.io पर एक निःशुल्क खाते के लिए साइन अप करें।
