API:0代碼微調大模型火了，只需5步，成本低至150塊

明敏發自凹非寺量子位|公眾號QbitAI

0代碼微調一個大模型，成本不到20美元？

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MonsterAPI，一個最新火起來的API平臺。

有人覺得這個開源領域的新工作，能改寫AI開發的游戲規則，加速AI應用的速度。

BRC-20代幣總市值突破5億美元:金色財經報道，數據顯示，比特幣銘文代幣Ordi突破17美元，暫報17.11美元，24小時漲幅78.97%，當前總市值已達3.5億美元。此外，BRC-20相關代幣目前約為14079種，總市值突破5億美元，過去24小時的交易量為10605888美元。

據悉，BRC-20協議是直接寫到比特幣網絡上，以聰為載體，用OrdinalInscriptions的JSON數據部署、鑄造和轉移代幣。Ordi是第一個比特幣銘文代幣，總供應量為2100萬枚。[2023/5/8 14:49:03]

還有人興奮提問，之后會接入GPT-3/GPT-4嗎？

數據：基于ERC-20代幣總市值已超以太坊總市值 市值差創歷史新高:鏈上分析公司Santiment研究顯示，所有基于ERC-20的代幣總市值已經超過以太坊本身的市值，這是目前ERC-20代幣與以太坊的最高市值差距。目前所有ERC-20資產的總市值為467億美元，而以太坊市值僅略高于410億美元。今年已經發生了兩次類似的短暫波動，持續時間最長的波動發生在7月。以太坊8月份的價格飆升使市值超過500億美元，但隨后的調整使ERC-20代幣的市值再次超過了它。據悉，Tether在ERC-20資本中占很大份額，約為89億美元，占USDT總供應量的60％。在過去的幾個月里，DeFiyield farming的激增導致了大量新的ERC-20代幣進入市場，促使總市值增加。[2020/9/11]

分析 | 以太坊算力和活躍地址數小幅滑落 ERC20代幣總市值占比有所抬頭:據TokenGazer數據分析顯示，截止至6月4日11時，以太坊價格為$249.46，總市值為$26,534.43M，主流交易所交易量約為$407.68M，對比特幣匯率保持平穩波動；大概率受比特幣下挫影響，以太坊早間價格也有一定下滑；基本面方面，以太坊鏈上交易量保持相對上漲的趨勢，算力和活躍地址數有一定滑落；搜索方面，以太坊的搜索熱度逐漸下滑；目前ERC20代幣總市值約為以太坊總市值的59.02%，ERC20總市值占比有一定回升；在ERC20活躍地址數方面，排名前五的代幣為CRO、USDC、LBA、DAI、TUSD。[2019/6/4]

所以，它具體是怎么實現的？

五步零代碼搞定

簡單理解，MonsterAPI就是將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置，同時也提供便宜的GPU資源及內存優化。

公告 | Coinbase Pro新增四個ERC20代幣:據Coinbase官方博客消息，Coinnase Pro平臺增加了四個以太坊ERC20標準的代幣，分別是CVC、DNT、LOOM及MANA。最初將允許包括美國（不包括紐約）、英國、歐盟、加拿大、新加坡和澳大利亞的進行交易。[2018/12/8]

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，MonsterAPI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。

MonsterAPI可以無縫集成HuggingFace數據集，可選擇范圍很大；還可以根據任務類型推薦數據集。

并且不用自己手動操作，就能自動設置好格式。

第四步，設置超參數。

第五步，檢查和提交。

在設置好如上所有步驟后，確定沒有錯誤就可以提交了。

MonsterAPI表示可以通過WandB上的日志來監測任務。

在其博客中寫道，用DataBricksDolly15k微調LLaMA-7B完成3個epouch，成本僅需不到20美元。

官網顯示，注冊用戶后會贈送2500積分。會員分為三檔，收費分別是每月9美元/29美元/39美元。

除了微調以外，MonsterAPI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%。

背后公司已獲110萬美元融資

消息顯示，MonsterAPI背后公司拿下了110萬美元的種子前資金。

這家AI初創公司給自己的定位是要做“GPU領域的愛彼迎”，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GauravVij和SaurabhVij。

其中GauravVij還創立了一家CV公司，正是因為CV公司需要面臨巨大的云計算資本，才啟發了他們要做這樣一個平臺。

SaurabhVij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后，他們優化了消費級GPU在機器學習任務上的性能，使得運行WhisperAI模型的成本相較于AWS平臺降低了90%，所以他們就想著為什么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：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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