Grow with AppMaster Grow with AppMaster.
Become our partner arrow ico

การประมวลผลแบบกระจายศูนย์โดย Monster API ปฏิวัติการพัฒนา AI และลดต้นทุน

การประมวลผลแบบกระจายศูนย์โดย Monster API ปฏิวัติการพัฒนา AI และลดต้นทุน

Monster API ได้เปิดตัวแพลตฟอร์มที่ก้าวล้ำที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเข้าถึงโครงสร้างพื้นฐาน GPU ที่กว้างขวางและโมเดล AI ที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้า ซึ่งเปิดใช้งานโดยการประมวลผลแบบกระจายอำนาจ แนวทางใหม่นี้ช่วยอำนวยความสะดวกในการสร้างแอปพลิเคชัน AI อย่างรวดเร็วและประหยัดต้นทุนโดยมีศักยภาพในการประหยัดได้มากถึง 90% เมื่อเทียบกับผู้ให้บริการระบบคลาวด์แบบเดิม

แพลตฟอร์มที่เป็นนวัตกรรมใหม่นี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเข้าถึงโมเดล AI ใหม่ล่าสุดได้อย่างคุ้มค่า เช่น Stable Diffusion ทันทีที่แกะกล่อง การใช้สแต็กที่ครอบคลุมของ Monster API รวมถึงเลเยอร์การปรับให้เหมาะสม ตัวประมวลผลการประมวลผล โครงสร้างพื้นฐาน GPU ที่หลากหลาย และ API การอนุมานที่พร้อมใช้งาน นักพัฒนาสามารถสร้างแอปพลิเคชันที่ปรับปรุง AI ได้ในเวลาไม่กี่นาที ยิ่งไปกว่านั้น พวกเขายังสามารถปรับแต่งโมเดลภาษาขนาดใหญ่เหล่านี้ได้ด้วยชุดข้อมูลของพวกเขา

เมื่อเปรียบเทียบกับผู้ให้บริการระบบคลาวด์ทั่วไป เช่น AWS, GCP และ Azure แล้ว Monster API เสนอทางเลือกที่ถูกกว่าสำหรับนักพัฒนาสำหรับการนำโมเดล AI ไปใช้งาน Saurabh Vij ซีอีโอและผู้ร่วมก่อตั้ง Monster API มองเห็นอนาคตที่นักพัฒนาสามารถปลดปล่อยความสามารถและสร้างผลกระทบในระดับโลก เขากล่าวว่าภายในปี 2030 AI จะส่งผลกระทบต่อชีวิตผู้คน 8 พันล้านคน ด้วย Monster API ความปรารถนาสูงสุดของเราคือการได้เห็นนักพัฒนาทำให้จักรวาลตื่นตาด้วยการช่วยให้นวัตกรรมของพวกเขามีชีวิตขึ้นมาได้ในเวลาไม่กี่ชั่วโมง

Monster API ขจัดความยุ่งยากในการจัดการกับโครงสร้างพื้นฐานของ GPU, การบรรจุคอนเทนเนอร์, การตั้งค่าคลัสเตอร์ Kubernetes และการจัดการการปรับใช้ API ที่ปรับขนาดได้ ในการทำเช่นนี้จะช่วยเพิ่มข้อได้เปรียบในด้านต้นทุนที่ต่ำลง ลูกค้ารายแรกรายหนึ่งรายงานว่าประหยัดได้มากกว่า $300,000 โดยเปลี่ยนปริมาณงาน ML จาก AWS ไปเป็นโครงสร้างพื้นฐาน GPU แบบกระจายของ Monster API

แพลตฟอร์มนี้ยังมีโซลูชันการปรับแต่งแบบละเอียด no-code สำหรับนักพัฒนา ทำให้พวกเขาสามารถปรับปรุงโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ได้โดยไม่ต้องยุ่งยากใดๆ ทำให้กระบวนการพัฒนาง่ายขึ้นโดยอนุญาตให้นักพัฒนาระบุไฮเปอร์พารามิเตอร์และชุดข้อมูล ด้วยเหตุนี้ นักพัฒนาซอฟต์แวร์จึงสามารถปรับแต่งโมเดลโอเพ่นซอร์สอย่างละเอียด เช่น Llama และ StableLM ซึ่งจะช่วยปรับปรุงคุณภาพการตอบสนองสำหรับงานต่างๆ เช่น การตอบคำสั่งและการจัดประเภทข้อความ วิธีการนี้บรรลุคุณภาพการตอบสนองที่เทียบได้กับ ChatGPT ซึ่งมีศักยภาพที่กว้างไกลสำหรับอนาคตของการพัฒนา AI

สำหรับผู้ที่สนใจใช้ประโยชน์จากพลังของการประมวลผลแบบกระจายอำนาจควบคู่ไปกับแนวทางการพัฒนา AI no-code คู่มือฉบับเต็มเกี่ยวกับการพัฒนาแอปแบบไม่ใช้โค้ดและโค้ดต่ำ จะมอบความรู้มากมาย หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการสร้างแอปพลิเคชันด้วยแพลตฟอร์มที่ใช้งานง่าย no-code ของ AppMaster ให้ลงทะเบียนบัญชีฟรีที่ studio.appmaster.io

กระทู้ที่เกี่ยวข้อง

Samsung เปิดตัว Galaxy A55 พร้อมนวัตกรรมความปลอดภัยและโครงสร้างระดับพรีเมียม
Samsung เปิดตัว Galaxy A55 พร้อมนวัตกรรมความปลอดภัยและโครงสร้างระดับพรีเมียม
Samsung ขยายกลุ่มผลิตภัณฑ์ระดับกลางด้วยการเปิดตัว Galaxy A55 และ A35 ที่มีการรักษาความปลอดภัยแบบ Knox Vault และองค์ประกอบการออกแบบที่ได้รับการอัปเกรด โดยผสมผสานกลุ่มนี้เข้ากับคุณสมบัติระดับเรือธง
Cloudflare เปิดตัวไฟร์วอลล์สำหรับ AI เพื่อปกป้องโมเดลภาษาขนาดใหญ่
Cloudflare เปิดตัวไฟร์วอลล์สำหรับ AI เพื่อปกป้องโมเดลภาษาขนาดใหญ่
Cloudflare ก้าวไปข้างหน้าด้วยไฟร์วอลล์สำหรับ AI ซึ่งเป็น WAF ขั้นสูงที่ออกแบบมาเพื่อระบุล่วงหน้าและป้องกันการละเมิดที่อาจเกิดขึ้นโดยกำหนดเป้าหมายไปที่โมเดลภาษาขนาดใหญ่
ChatGPT ของ OpenAI พูดถึง: อนาคตของ AI แบบโต้ตอบด้วยเสียง
ChatGPT ของ OpenAI พูดถึง: อนาคตของ AI แบบโต้ตอบด้วยเสียง
ChatGPT บรรลุฟีเจอร์หลักด้วย OpenAI ที่เปิดตัวความสามารถด้านเสียง ขณะนี้ผู้ใช้สามารถเพลิดเพลินกับการโต้ตอบแบบแฮนด์ฟรีได้เนื่องจาก ChatGPT อ่านออกเสียงคำตอบบน iOS, Android และเว็บ
เริ่มต้นฟรี
แรงบันดาลใจที่จะลองสิ่งนี้ด้วยตัวเอง?

วิธีที่ดีที่สุดที่จะเข้าใจถึงพลังของ AppMaster คือการได้เห็นมันด้วยตัวคุณเอง สร้างแอปพลิเคชันของคุณเองในไม่กี่นาทีด้วยการสมัครสมาชิกฟรี

นำความคิดของคุณมาสู่ชีวิต