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Monster API의 분산 컴퓨팅으로 AI 개발을 혁신하고 비용을 절감

Monster API의 분산 컴퓨팅으로 AI 개발을 혁신하고 비용을 절감

Monster API는 분산형 컴퓨팅을 통해 개발자가 광범위한 GPU 인프라와 사전 훈련된 AI 모델에 액세스할 수 있는 획기적인 플랫폼을 도입했습니다. 이 새로운 접근 방식은 기존 클라우드 제공업체와 비교할 때 최대 90%의 비용을 절감할 수 있는 AI 애플리케이션의 신속하고 비용 효율적인 생성을 용이하게 합니다.

이 혁신적인 플랫폼은 개발자에게 Stable Diffusion과 같은 최신 AI 모델에 즉시 비용 효율적으로 액세스할 수 있는 기회를 제공합니다. 최적화 계층, 컴퓨팅 오케스트레이터, 광범위한 GPU 인프라, 즉시 사용 가능한 추론 API를 포함한 Monster API의 포괄적인 스택을 활용하여 개발자는 단 몇 분 만에 AI 강화 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 또한 데이터 세트로 이러한 대규모 언어 모델을 사용자 지정할 수 있습니다.

AWS, GCP, Azure와 같은 기존 클라우드 공급자와 비교할 때 Monster API는 개발자에게 AI 모델을 구현하기 위한 저렴한 대안을 제공합니다. Monster API의 CEO이자 공동 창립자인 Saurabh Vij는 개발자가 자신의 탁월함을 발휘하고 전 세계에 영향을 미칠 수 있는 미래를 구상합니다. 그는 2030년까지 AI는 80억 명의 삶에 영향을 미칠 것이라고 말했다. Monster API를 통해 우리의 궁극적인 소망은 개발자가 몇 시간 만에 혁신을 실현할 수 있도록 지원하여 전 세계를 놀라게 하는 것입니다.

Monster API는 GPU 인프라, 컨테이너화, Kubernetes 클러스터 설정 및 확장 가능한 API 배포 관리의 번거로움을 제거합니다. 그렇게 함으로써 비용 절감이라는 추가적인 이점을 제공합니다. 한 초기 고객은 ML 워크로드를 AWS에서 Monster API의 분산 GPU 인프라로 전환하여 300,000달러 이상을 절감했다고 보고했습니다.

또한 이 플랫폼은 개발자를 위한 no-code 미세 조정 솔루션을 제공하여 번거로움 없이 대규모 언어 모델(LLM)을 향상시킬 수 있습니다. 개발자가 하이퍼 매개변수 및 데이터 세트를 지정할 수 있도록 하여 개발 프로세스를 단순화합니다. 결과적으로 개발자는 Llama 및 StableLM과 같은 오픈 소스 모델을 미세 조정할 수 있으므로 지침 응답 및 텍스트 분류와 같은 작업에 대한 응답 품질이 향상됩니다. 이 접근 방식은 AI 개발의 미래에 대한 광범위한 잠재력을 가지고 있는 ChatGPT에 필적하는 응답 품질을 달성합니다.

AI 개발에 대한 no-code 접근 방식과 함께 분산형 컴퓨팅의 힘을 활용하는 데 관심이 있는 사람들을 위해 코드 없는 로우 코드 앱 개발에 대한 전체 가이드는 풍부한 지식을 제공합니다. AppMaster 의 사용자 친화적인 no-code 플랫폼으로 애플리케이션을 만드는 방법에 대해 자세히 알아보려면 studio.appmaster.io 에서 무료 계정에 가입하세요.

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