Solução: Reduza os custos de implantação com a arquitetura sem servidor da DeepInfra
Para desenvolvedores individuais ou PMEs, a implementação de modelos grandes, como Llama 3, Mistral etc., diretamente no local, geralmente enfrenta três pontos problemáticos principais: custos caros de aquisição de GPU, trabalho complexo de operação e manutenção e subutilização de recursos:
- modelo de pagamento conforme o usoPagamento apenas pelos tokens realmente usados (média de cerca de US$ 0,5 a US$ 3 por milhão de tokens), sem custos iniciais de hardware
- Retratilidade automáticaA plataforma ajusta automaticamente os recursos de computação de acordo com o volume de solicitações, evitando o desperdício de recursos quando eles estão ociosos.
- Três etapas para o acesso rápidoRegistre a conta → obtenha a chave da API → faça a chamada por meio de uma interface padronizada, sem a necessidade de entrar em contato com o gerenciamento do servidor durante todo o processo
É possível adotar uma implementação específica:
1. priorizar o uso da versão web para testar a eficácia do modelo
2) Utilize créditos gratuitos para uso menor (novos usuários geralmente têm $5-10 de teste).
3. o uso formal é obtido por meio do uso domax_tokensParâmetros de controle de consumo de solicitação única
Essa resposta foi extraída do artigoDeepInfra Chat: experimentando e invocando vários serviços de bate-papo de modelo grande de código abertoO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como resolver o problema dos altos custos de hardware ao implantar localmente grandes modelos de código aberto?
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