Zdecentralizowane przetwarzanie danych przez Monster API rewolucjonizuje rozwój sztucznej inteligencji i obniża koszty

Monster API wprowadziło przełomową platformę, która zapewnia programistom dostęp do rozległej infrastruktury GPU i wstępnie wytrenowanych modeli sztucznej inteligencji, obsługiwanych przez zdecentralizowane przetwarzanie danych. To nowatorskie podejście ułatwia szybkie i opłacalne tworzenie aplikacji AI z potencjalnymi oszczędnościami do 90% w porównaniu z tradycyjnymi dostawcami usług w chmurze.

Innowacyjna platforma zapewnia deweloperom opłacalny dostęp do najnowszych modeli AI, takich jak Stable Diffusion, od razu po wyjęciu z pudełka. Wykorzystując kompleksowy stos Monster API, w tym warstwę optymalizacji, orkiestrator obliczeń, szeroko zakrojoną infrastrukturę GPU i gotowe do użycia interfejsy API wnioskowania, deweloperzy mogą tworzyć aplikacje wzbogacone o sztuczną inteligencję w zaledwie kilka minut. Co więcej, mogą oni dostosowywać te duże modele językowe do swoich zestawów danych.

W porównaniu z konwencjonalnymi dostawcami usług w chmurze, takimi jak AWS, GCP i Azure, Monster API oferuje programistom tańszą alternatywę do wdrażania modeli AI. Saurabh Vij, dyrektor generalny i współzałożyciel Monster API, przewiduje przyszłość, w której programiści mogą uwolnić swoją błyskotliwość i wywrzeć wpływ na skalę globalną. Do 2030 roku sztuczna inteligencja wpłynie na życie 8 miliardów ludzi. Dzięki Monster API naszym ostatecznym pragnieniem jest, aby deweloperzy olśnili wszechświat, pomagając im ożywić swoje innowacje w ciągu kilku godzin.

Monster API eliminuje kłopoty związane z infrastrukturą GPU, konteneryzacją, konfiguracją klastra Kubernetes i zarządzaniem skalowalnymi wdrożeniami API. W ten sposób zapewnia dodatkową korzyść w postaci niższych kosztów. Jeden z pierwszych klientów zgłosił oszczędności w wysokości ponad 300 000 USD dzięki przeniesieniu swoich obciążeń ML z AWS do rozproszonej infrastruktury GPU Monster API.

Platforma oferuje również rozwiązanie do dostrajania no-code dla programistów, umożliwiając im ulepszanie dużych modeli językowych (LLM) bez żadnych kłopotów. Upraszcza to proces rozwoju, umożliwiając programistom określenie hiperparametrów i zestawów danych. W rezultacie programiści mogą precyzyjnie dostroić modele open source, takie jak Llama i StableLM, poprawiając w ten sposób jakość odpowiedzi w zadaniach takich jak odpowiadanie na instrukcje i klasyfikacja tekstu. Podejście to osiąga jakość odpowiedzi porównywalną z ChatGPT, mając daleko idący potencjał dla przyszłości rozwoju sztucznej inteligencji.

Dla tych, którzy są zainteresowani wykorzystaniem mocy zdecentralizowanego przetwarzania danych wraz z podejściem no-code do rozwoju sztucznej inteligencji, pełny przewodnik na temat tworzenia aplikacji bez kodu i z niskim kodem oferuje bogactwo wiedzy. no-code Aby dowiedzieć się więcej o tworzeniu aplikacji za pomocą przyjaznej dla użytkownika platformy AppMaster, zarejestruj bezpłatne konto na stronie studio.appmaster.io.