明敏发自凹非寺量子位|公众号QbitAI
0代码微调一个大模型，成本不到20美元？
过程也非常简单，只需5步。
如LLaMA、GPT、StableLM等爆火的开源生成式模型，都能搞定。
这就是MonsterAPI，一个最新火起来的API平台。
有人觉得这个开源领域的新工作，能改写AI开发的游戏规则，加速AI应用的速度。
ALPEX交易平台将于8月5日19:30暂停ETH以及ERC-20代币的充提业务:据官方公告，为了迎接以太坊伦敦硬分叉升级，ALPEX数字资产和衍生品交易平台预计将于2021年08月05日19:30(GMT+8) 左右，暂停ETH以及ERC-20代币的充币和提币业务，用户请及时进行充值、提现。升级期间，用户交易不受影响； 若硬分叉后并未产生新的代币，ALPEX将尽快恢复ETH及其它ERC-20网络代币的充值、提现业务。以上预计时间仅作参考，ALPEX将根据实际区块时间调整充提暂停时间.[2021/8/3 1:32:17]
还有人兴奋提问，之后会接入GPT-3/GPT-4吗？
Loopring Pay上线 支持免费发送ETH和ERC20代币:路印协议宣布Loopring Pay上线。通过扩展Loopring协议和Relayer，不仅支持zkRollup DEX，还支持付款。通过在在Loopring.io前端上启用这些功能，允许用户免费即时发送ETH和ERC20代币（没有gas费和交易费），同时由于继承了zkRollup，因此该方案不会损失安全性，可达到与以太坊具有同等的安全性保证。[2020/6/8]
所以，它具体是怎么实现的？
五步零代码搞定
简单理解，MonsterAPI就是将微调步骤尽可能简易化，让开发者不用再手动进行一系列设置，同时也提供便宜的GPU资源及内存优化。
行情 | 过去24小时里ERC20代币中活跃地址数排名前五的代币是：HT，BNB，ZRX，MANA，USDC:据TokenGazer数据分析显示，过去24小时里ERC20代币中活跃地址数排名前五的代币是：HT，BNB，ZRX，MANA，USDC。其中，MANA活跃地址数排名第四。日前，Upbit交易所推出了MANA/KRW交易对，并同步推出了交易竞赛，MANA买/卖单总数排名前三的交易者将获得数额不菲的MANA奖励，数据显示，目前MANA在Upbit的交易占比已达70%以上，换手率也处于较高水准。同时昨日MANA也更新了市场竞价版本，优化了用户使用体验，以上可能是导致MANA活跃地址数增加的原因 。[2019/3/29]
具体过程如下：
第一步，选择一个模型进行微调。
公告 | Coinbase Pro新增四个ERC20代币:据Coinbase官方博客消息，Coinnase Pro平台增加了四个以太坊ERC20标准的代币，分别是CVC、DNT、LOOM及MANA。最初将允许包括美国（不包括纽约）、英国、欧盟、加拿大、新加坡和澳大利亚的进行交易。[2018/12/8]
比如LLaMA-7B、GPT-J-6B、StableLM-7B等，MonsterAPI提供了至少10个基础大模型。
第二步，选择或创建微调任务。比如指令微调、文本分类等，或者自定义任务。
第三步，选择一个HuggingFace数据集。
MonsterAPI可以无缝集成HuggingFace数据集，可选择范围很大；还可以根据任务类型推荐数据集。
并且不用自己手动操作，就能自动设置好格式。
第四步，设置超参数。
第五步，检查和提交。
在设置好如上所有步骤后，确定没有错误就可以提交了。
MonsterAPI表示可以通过WandB上的日志来监测任务。
在其博客中写道，用DataBricksDolly15k微调LLaMA-7B完成3个epouch，成本仅需不到20美元。
官网显示，注册用户后会赠送2500积分。会员分为三档，收费分别是每月9美元/29美元/39美元。
除了微调以外，MonsterAPI还提供各种生成式AI的API接口，并表示成本比其他方案低80%。
背后公司已获110万美元融资
消息显示，MonsterAPI背后公司拿下了110万美元的种子前资金。
这家AI初创公司给自己的定位是要做“GPU领域的爱彼迎”，把全世界分散的GPU资源实现灵活调度，让开发者们能够以更低的价格使用。
创始人是两兄弟GauravVij和SaurabhVij。
其中GauravVij还创立了一家CV公司，正是因为CV公司需要面临巨大的云计算资本，才启发了他们要做这样一个平台。
SaurabhVij之前是欧洲核研究中心的粒子物理学家，同时也研究分布式计算。
兄弟俩表示在经过多轮技术迭代后，他们优化了消费级GPU在机器学习任务上的性能，使得运行WhisperAI模型的成本相较于AWS平台降低了90%，所以他们就想着为什么不利用这个方法来帮助数以万计的开发者们。
同时他们透露公司的一个客户使用他们的分散的GPU计算资源，已经节省了30万美元。
参考链接：https://blog.monsterapi.ai/no-code-fine-tuning-llm/https://www.enterpriseai.news/2023/06/09/monster-api-launches-the-airbnb-of-gpus-with-1-1m-pre-seed/
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