Lösung: Senkung der Bereitstellungskosten mit der serverlosen Architektur von DeepInfra
Einzelne Entwickler oder KMUs, die große Modelle wie Llama 3, Mistral usw. direkt vor Ort einsetzen, haben in der Regel mit drei großen Problemen zu kämpfen: teure GPU-Beschaffungskosten, komplexe Betriebs- und Wartungsarbeiten und unzureichende Auslastung der Ressourcen.DeepInfra bietet die folgenden Lösungen:
- umlagefinanziertes ModellNur für die tatsächlich genutzten Token zahlen (durchschnittlich 0,5-3 $ pro Million Token), keine Vorabkosten für Hardware
- Automatisch einziehbarDie Plattform passt die Rechenressourcen automatisch an das Volumen der Anfragen an und vermeidet so die Verschwendung von Ressourcen, wenn diese ungenutzt sind.
- Drei Schritte zum schnellen ZugriffRegistrierung eines Kontos → Erhalt eines API-Schlüssels → Aufruf über eine standardisierte Schnittstelle, ohne dass während des gesamten Prozesses die Serververwaltung kontaktiert werden muss
Es können spezifische Maßnahmen ergriffen werden:
1. vorrangig die Web-Version zu nutzen, um die Wirksamkeit des Modells zu testen
2. kostenloses Guthaben für niedrigere Nutzungsstufen verwenden (neue Nutzer haben in der Regel $5-10 Probezeit).
(3) Die formale Nutzung erfolgt durch die Verwendung dermax_tokensParameter zur Steuerung des Verbrauchs bei einer einzelnen Anfrage
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeepInfra Chat: Erleben und Aufrufen einer Vielzahl von quelloffenen Big Model Chat-DienstenDie
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