Monster API представила революционную платформу, которая предоставляет разработчикам доступ к обширной инфраструктуре GPU и предварительно обученным моделям искусственного интеллекта с помощью децентрализованных вычислений. Этот новый подход способствует быстрому и экономически эффективному созданию приложений ИИ с потенциальной экономией до 90% по сравнению с традиционными облачными провайдерами.
Инновационная платформа предоставляет разработчикам экономически эффективный доступ к новейшим моделям ИИ, таким как Stable Diffusion, прямо из коробки. Используя комплексный стек Monster API, включающий слой оптимизации, вычислительный оркестратор, широкую инфраструктуру GPU и готовые к использованию API для выводов, разработчики могут создавать приложения с поддержкой ИИ за считанные минуты. Более того, они могут настраивать эти большие языковые модели с учетом своих наборов данных.
По сравнению с традиционными облачными провайдерами, такими как AWS, GCP и Azure, Monster API предлагает разработчикам более дешевую альтернативу для реализации моделей ИИ. Саурабх Видж, генеральный директор и соучредитель Monster API, представляет себе будущее, в котором разработчики смогут раскрыть свой талант и оказать влияние на глобальном уровне. Он сказал: "К 2030 году ИИ повлияет на жизнь 8 миллиардов человек. С Monster API мы хотим, чтобы разработчики поразили вселенную, помогая им воплощать свои инновации в жизнь за считанные часы".
Monster API избавляет от хлопот, связанных с инфраструктурой GPU, контейнеризацией, созданием кластера Kubernetes и управлением масштабируемыми развертываниями API. При этом он обеспечивает дополнительное преимущество - снижение затрат. Один из первых клиентов сообщил об экономии более 300 000 долларов США за счет перевода своих рабочих нагрузок ML с AWS на распределенную GPU-инфраструктуру Monster API.
Платформа также предлагает разработчикам решение no-code для тонкой настройки, позволяющее им улучшать большие языковые модели (LLM) без лишних хлопот. Оно упрощает процесс разработки, позволяя разработчикам указывать гиперпараметры и наборы данных. В результате разработчики получают возможность точно настраивать модели с открытым исходным кодом, такие как Llama и StableLM, тем самым улучшая качество ответов для таких задач, как ответы на инструкции и классификация текстов. Этот подход позволяет достичь качества ответов, сравнимого с ChatGPT, и имеет далеко идущий потенциал для будущего развития ИИ.
Для тех, кто заинтересован в использовании возможностей децентрализованных вычислений наряду с подходом no-code к разработке ИИ, полное руководство по low-code/no-code разработке приложений предлагает множество знаний. Чтобы узнать больше о создании приложений с помощью удобной платформы AppMaster' no-code, зарегистрируйтесь на сайте studio.appmaster.io.
