Monster API đã giới thiệu một nền tảng đột phá cho phép các nhà phát triển truy cập vào cơ sở hạ tầng GPU mở rộng và các mô hình AI được đào tạo trước, được kích hoạt bởi điện toán phi tập trung. Cách tiếp cận mới lạ này tạo điều kiện cho việc tạo ra các ứng dụng AI nhanh chóng và tiết kiệm chi phí với khả năng tiết kiệm tới 90% so với các nhà cung cấp đám mây truyền thống.
Nền tảng đổi mới cung cấp cho các nhà phát triển quyền truy cập hiệu quả về chi phí vào các mô hình AI mới nhất, chẳng hạn như Khuếch tán ổn định, ngay lập tức. Bằng cách sử dụng ngăn xếp toàn diện của Monster API, bao gồm lớp tối ưu hóa, bộ điều phối điện toán, cơ sở hạ tầng GPU trên phạm vi rộng và API suy luận sẵn sàng sử dụng, các nhà phát triển có thể xây dựng các ứng dụng nâng cao AI chỉ trong vài phút. Hơn nữa, họ có thể tùy chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn này với bộ dữ liệu của họ.
So với các nhà cung cấp đám mây thông thường như AWS, GCP và Azure, Monster API cung cấp cho các nhà phát triển một giải pháp thay thế rẻ hơn để triển khai các mô hình AI. Saurabh Vij, Giám đốc điều hành và đồng sáng lập của Monster API, hình dung ra một tương lai nơi các nhà phát triển có thể giải phóng tài năng của họ và tạo ra tác động trên quy mô toàn cầu. Ông cho biết, đến năm 2030, AI sẽ tác động đến cuộc sống của 8 tỷ người. Với Monster API, mong muốn cuối cùng của chúng tôi là được chứng kiến các nhà phát triển làm cả thế giới choáng ngợp bằng cách giúp họ đưa những đổi mới của mình vào cuộc sống chỉ trong vài giờ.
Monster API loại bỏ rắc rối khi xử lý cơ sở hạ tầng GPU, bộ chứa, thiết lập cụm Kubernetes và quản lý triển khai API có thể mở rộng. Khi làm như vậy, nó mang lại lợi thế gia tăng về chi phí thấp hơn. Một khách hàng đầu tiên đã báo cáo rằng họ đã tiết kiệm được hơn 300.000 USD bằng cách chuyển khối lượng công việc ML của họ từ AWS sang cơ sở hạ tầng GPU phân tán của Monster API.
Nền tảng này cũng có giải pháp tinh chỉnh no-code dành cho các nhà phát triển, cho phép họ nâng cao các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mà không gặp bất kỳ rắc rối nào. Nó đơn giản hóa quá trình phát triển bằng cách cho phép các nhà phát triển chỉ định siêu tham số và bộ dữ liệu. Do đó, các nhà phát triển có thể tinh chỉnh các mô hình nguồn mở như Llama và StableLM, nhờ đó cải thiện chất lượng phản hồi cho các tác vụ như trả lời hướng dẫn và phân loại văn bản. Cách tiếp cận này đạt được chất lượng phản hồi tương đương với ChatGPT, có tiềm năng sâu rộng cho tương lai phát triển AI.
Đối với những người quan tâm đến việc tận dụng sức mạnh của điện toán phi tập trung cùng với cách tiếp cận no-code để phát triển AI, hướng dẫn đầy đủ về phát triển ứng dụng mã thấp, không dùng mã sẽ cung cấp nhiều kiến thức. Để tìm hiểu thêm về cách tạo ứng dụng với nền tảng no-code, thân thiện với người dùng của AppMaster, hãy đăng ký tài khoản miễn phí tại studio.appmaster.io .
