Monster API, geliştiricilere merkezi olmayan bilgi işlem tarafından etkinleştirilen kapsamlı bir GPU altyapısına ve önceden eğitilmiş yapay zeka modellerine erişim sağlayan çığır açan bir platform tanıttı. Bu yeni yaklaşım, geleneksel bulut sağlayıcılara kıyasla %90'a varan potansiyel tasarrufla yapay zeka uygulamalarının hızlı ve uygun maliyetli oluşturulmasını kolaylaştırır.
Yenilikçi platform, geliştiricilere kutudan çıkar çıkmaz Stable Diffusion gibi en yeni yapay zeka modellerine uygun maliyetli erişim sağlar. Geliştiriciler, bir optimizasyon katmanı, bir bilgi işlem düzenleyici, geniş kapsamlı GPU altyapısı ve kullanıma hazır çıkarım API'leri dahil olmak üzere Monster API'nin kapsamlı yığınından yararlanarak yapay zeka ile geliştirilmiş uygulamaları yalnızca birkaç dakika içinde oluşturabilir. Ayrıca, bu büyük dil modellerini veri kümeleriyle özelleştirebilirler.
AWS, GCP ve Azure gibi geleneksel bulut sağlayıcılarıyla karşılaştırıldığında Monster API, geliştiricilere yapay zeka modellerini uygulamak için daha ucuz bir alternatif sunar. Monster API'nin CEO'su ve kurucu ortağı Saurabh Vij, geliştiricilerin yeteneklerini açığa çıkarabilecekleri ve küresel ölçekte etki yaratabilecekleri bir gelecek hayal ediyor. 2030 yılına kadar AI 8 milyar insanın hayatını etkileyecek. Monster API ile nihai dileğimiz, geliştiricilerin yeniliklerini birkaç saat içinde hayata geçirmelerine yardımcı olarak evrenin gözlerini kamaştırdığını görmektir.
Monster API, GPU altyapısı, konteynerleştirme, Kubernetes küme kurulumu ve ölçeklenebilir API devreye alımlarını yönetme güçlüklerini ortadan kaldırır. Bunu yaparken, daha düşük maliyet avantajı sağlar. Eski bir müşteri, makine öğrenimi iş yüklerini AWS'den Monster API'nin dağıtılmış GPU altyapısına kaydırarak 300.000 doların üzerinde tasarruf sağladığını bildirdi.
Platform aynı zamanda geliştiriciler için no-code bir ince ayar çözümüne sahip olup, büyük dil modellerini (LLM'ler) sorunsuz bir şekilde geliştirmelerini sağlar. Geliştiricilerin hiperparametreler ve veri kümeleri belirlemesine izin vererek geliştirme sürecini basitleştirir. Sonuç olarak, geliştiricilerin Llama ve StableLM gibi açık kaynak modellerinde ince ayar yapmaları sağlanır, böylece talimat yanıtlama ve metin sınıflandırma gibi görevler için yanıt kalitesi iyileştirilir. Bu yaklaşım, AI gelişiminin geleceği için geniş kapsamlı bir potansiyele sahip olan ChatGPT'ninkiyle karşılaştırılabilir bir yanıt kalitesine ulaşır.
Yapay zeka geliştirmeye yönelik no-code bilgi işlemin gücünden yararlanmak isteyenler için, kodsuz, az kodlu uygulama geliştirmeye ilişkin eksiksiz kılavuz zengin bir bilgi birikimi sunar. AppMaster kullanıcı dostu, no-code platformuyla uygulama oluşturma hakkında daha fazla bilgi edinmek için studio.appmaster.io adresinden ücretsiz bir hesap açın.
