今天小編分享的科學經驗：0代碼微調大模型火了，只需5步，成本低至150塊，歡迎閱讀。
0 代碼微調一個大模型，成本不到 20 美元（人民币約 144 元）？
過程也非常簡單，只需 5 步。
如 LLaMA、GPT、StableLM 等爆火的開源生成式模型，都能搞定。
這就是Monster API，一個最新火起來的 API 平台。
有人覺得這個開源領網域的新工作，能改寫 AI 開發的遊戲規則，加速 AI 應用的速度。
還有人興奮提問，之後會接入 GPT-3/GPT-4 嗎？
所以，它具體是怎麼實現的？
五步零代碼搞定
簡單理解，Monster API 就是将微調步驟盡可能簡易化，讓開發者不用再手動進行一系列設定，同時也提供便宜的 GPU 資源及内存優化。
具體過程如下：
第一步，選擇一個模型進行微調。
比如 LLaMA-7B、GPT-J-6B、StableLM-7B 等，Monster API 提供了至少 10 個基礎大模型。
第二步，選擇或創建微調任務。比如指令微調、文本分類等，或者自定義任務。
第三步，選擇一個 HuggingFace 數據集。
Monster API 可以無縫集成 HuggingFace 數據集，可選擇範圍很大；還可以根據任務類型推薦數據集。
并且不用自己手動操作，就能自動設定好格式。
第四步，設定超參數。
第五步，檢查和提交。
在設定好如上所有步驟後，确定沒有錯誤就可以提交了。
Monster API 表示可以通過 WandB 上的日志來監測任務。
在其博客中寫道，用 DataBricks Dolly 15k 微調 LLaMA-7B 完成 3 個 epouch，成本僅需不到 20 美元（折合人民币約 144 元）。
官網顯示，注冊用戶後會贈送 2500 積分。會員分為三檔，收費分别是每月 9 美元 /29 美元 /39 美元。
除了微調以外，Monster API 還提供各種生成式 AI 的 API 接口，并表示成本比其他方案低 80%。
背後公司已獲 110 萬美元融資
消息顯示，Monster API 背後公司拿下了110 萬美元的種子前資金（pre-seed funding）。
這家 AI 初創公司給自己的定位是要做 "GPU 領網域的愛彼迎 "，把全世界分散的 GPU 資源實現靈活調度，讓開發者們能夠以更低的價格使用。
創始人是兩兄弟 Gaurav Vij 和 Saurabh Vij。
其中 Gaurav Vij 還創立了一家 CV 公司，正是因為 CV 公司需要面臨巨大的雲計算資本，才啟發了他們要做這樣一個平台。
Saurabh Vij 之前是歐洲核研究中心的粒子物理學家，同時也研究分布式計算。
兄弟倆表示在經過多輪技術迭代後，他們優化了消費級 GPU 在機器學習任務上的性能，使得運行 Whisper AI 模型的成本相較于 AWS 平台降低了 90%，所以他們就想着為什麼不利用這個方法來幫助數以萬計的開發者們。
同時他們透露公司的一個客戶使用他們的分散的 GPU 計算資源，已經節省了 30 萬美元。
參考鏈接：
[ 1 ] https://blog.monsterapi.ai/no-code-fine-tuning-llm/
[ 2 ] https://www.enterpriseai.news/2023/06/09/monster-api-launches-the-airbnb-of-gpus-with-1-1m-pre-seed/
