Monster API telah memperkenalkan platform terobosan yang memberdayakan pengembang dengan akses ke infrastruktur GPU yang ekstensif dan model AI terlatih, yang diaktifkan oleh komputasi terdesentralisasi. Pendekatan baru ini memfasilitasi pembuatan aplikasi AI yang cepat dan hemat biaya dengan potensi penghematan hingga 90% jika dibandingkan dengan penyedia cloud tradisional.
Platform inovatif memberi pengembang akses hemat biaya ke model AI terbaru, seperti Stable Diffusion, langsung dari kotaknya. Memanfaatkan tumpukan komprehensif Monster API, termasuk lapisan pengoptimalan, orkestrator komputasi, infrastruktur GPU yang luas, dan API inferensi siap pakai, pengembang dapat membangun aplikasi yang disempurnakan AI hanya dalam hitungan menit. Selain itu, mereka dapat menyesuaikan model bahasa besar ini dengan kumpulan datanya.
Dibandingkan dengan penyedia cloud konvensional seperti AWS, GCP, dan Azure, Monster API menawarkan pengembang alternatif yang lebih murah untuk mengimplementasikan model AI. Saurabh Vij, CEO dan salah satu pendiri Monster API, membayangkan masa depan di mana para pengembang dapat melepaskan kecemerlangan mereka dan memberi dampak pada skala global. Ia mengatakan, Pada tahun 2030, AI akan berdampak pada kehidupan 8 miliar orang. Dengan Monster API, keinginan utama kami adalah melihat para pengembang memesona alam semesta dengan membantu mereka mewujudkan inovasi mereka dalam hitungan jam.
Monster API menghilangkan kerumitan berurusan dengan infrastruktur GPU, containerisasi, penyiapan kluster Kubernetes, dan mengelola penerapan API yang dapat diskalakan. Dengan demikian, ini memberikan keuntungan tambahan berupa biaya yang lebih rendah. Salah satu pelanggan awal telah melaporkan penghematan lebih dari $300.000 dengan mengalihkan beban kerja ML mereka dari AWS ke infrastruktur GPU terdistribusi Monster API.
Platform ini juga dilengkapi solusi fine-tuning no-code untuk pengembang, memungkinkan mereka untuk menyempurnakan model bahasa besar (LLM) tanpa kesulitan. Ini menyederhanakan proses pengembangan dengan memungkinkan pengembang untuk menentukan hyperparameter dan kumpulan data. Akibatnya, pengembang dimungkinkan untuk menyempurnakan model sumber terbuka seperti Llama dan StableLM, sehingga meningkatkan kualitas respons untuk tugas seperti menjawab instruksi dan klasifikasi teks. Pendekatan ini mencapai kualitas respons yang sebanding dengan ChatGPT, yang memiliki potensi luas untuk pengembangan AI di masa depan.
Bagi mereka yang tertarik untuk memanfaatkan kekuatan komputasi terdesentralisasi bersama dengan pendekatan no-code untuk pengembangan AI, panduan lengkap tentang pengembangan aplikasi tanpa kode dan kode rendah menawarkan banyak pengetahuan. Untuk mempelajari lebih lanjut tentang membuat aplikasi dengan platform no-code ramah pengguna dari AppMaster, daftar untuk mendapatkan akun gratis di studio.appmaster.io .
