Monster API利用采礦設(shè)備等GPU算力來訓(xùn)練AI模型

GPU通常用于挖掘比特幣等加密貨幣，而挖礦是一種資源密集型的過程，需要強(qiáng)大的計(jì)算能力。

加密貨幣炒作一度導(dǎo)致市場(chǎng)上GPU短缺，隨著價(jià)格飆升，企業(yè)和個(gè)人轉(zhuǎn)向采用英偉達(dá)(Nvidia) 為游戲行業(yè)提供的GPU，并將其轉(zhuǎn)變?yōu)榧用芡诘V設(shè)備專用的GPU。 

然而隨著加密貨幣熱潮的消退，許多加密挖礦設(shè)備關(guān)閉甚至被廢棄。這讓Monster API創(chuàng)始人Gaurav Vij意識(shí)到，他們可以重新改變和調(diào)整這些設(shè)備的用途，以適應(yīng)最新的計(jì)算密集型發(fā)展趨勢(shì)，也就是訓(xùn)練和運(yùn)行AI基礎(chǔ)模型。 

雖然這些GPU并不具備AWS或谷歌云等部署的專用AI設(shè)備的強(qiáng)大功能，但Gaurav Vij表示，它們能夠訓(xùn)練優(yōu)化的開源模型，其成本僅為使用云計(jì)算提供商使用的超大規(guī)模計(jì)算設(shè)備的一小部分。

Monster API聯(lián)合創(chuàng)始人Saurabh Vij表示：“機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域?qū)嶋H上正在與計(jì)算能力作斗爭(zhēng)，因?yàn)樾枨笠呀?jīng)超過了供應(yīng)。大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)人員如今都依賴AWS、谷歌云、微軟Azure來獲取資源，最終花費(fèi)了大量資金。” 

分布式算力網(wǎng)絡(luò)可以大幅降低AI基礎(chǔ)模型訓(xùn)練成本

實(shí)際上，除了加密采礦設(shè)備之外，在PlayStation 5等游戲系統(tǒng)和較小的數(shù)據(jù)中心中也可以找到未使用的GPU。Saurabh Vij表示：“加密采礦平臺(tái)采用GPU，而游戲系統(tǒng)也采用GPU，且GPU的功能每年都會(huì)變得更加強(qiáng)大。”

企業(yè)和個(gè)人的算力匯入分布式網(wǎng)絡(luò)需要經(jīng)歷包括數(shù)據(jù)安全檢查在內(nèi)的一系列流程。需求方根據(jù)需求添加設(shè)備，擴(kuò)展和縮小算力網(wǎng)絡(luò)。供應(yīng)方可以從出售閑置算力中獲得了一部分收入。

Saurabh Vij強(qiáng)調(diào)，分布式計(jì)算系統(tǒng)將AI基礎(chǔ)模型的訓(xùn)練成本降低到了將來可以由開源和非營(yíng)利組織訓(xùn)練的程度，而不僅僅是財(cái)力雄厚的大型科技公司。“如果建立一個(gè)AI基礎(chǔ)模型需要100萬美元，那么像我們這樣的去中心化網(wǎng)絡(luò)只需要10萬美元。”

極客網(wǎng)獲悉，Monster API現(xiàn)在還提供“無代碼”工具來微調(diào)模型，并向那些沒有技術(shù)專長(zhǎng)或資源的用戶開放，讓他們從頭開始訓(xùn)練模型，進(jìn)一步“民主化”計(jì)算能力和AI基礎(chǔ)模型。 

“微調(diào)非常重要，因?yàn)榇罅康拈_發(fā)者沒有足夠的數(shù)據(jù)和資金來從頭開始訓(xùn)練模型。”他表示，通過優(yōu)化，Monster API已將微調(diào)成本削減90%，使得每個(gè)模型的微調(diào)費(fèi)用約為30美元。 

開源模型訓(xùn)練可以幫助開發(fā)人員利用AI進(jìn)行創(chuàng)新 

雖然AI開發(fā)商面臨迫在眉睫的監(jiān)管，這可能會(huì)直接影響到這些訓(xùn)練模型和開源，但Saurabh Vij認(rèn)為開源模型訓(xùn)練有其積極意義。Monster API已經(jīng)認(rèn)識(shí)到有必要在其分散的網(wǎng)絡(luò)中管理潛在風(fēng)險(xiǎn)，并確保“可追溯性、透明度和問責(zé)制”。   

“在短期內(nèi)，也許監(jiān)管機(jī)構(gòu)會(huì)獲勝，但我對(duì)開源社區(qū)非常有信心，它的發(fā)展非常非常快。在Postman (API開發(fā)平臺(tái))上有2500萬注冊(cè)開發(fā)人員，其中很大一部分正在構(gòu)建生成式AI，這為所有人開辟了新的業(yè)務(wù)和新的機(jī)會(huì)。”他表示。

極客網(wǎng)了解到，通過訓(xùn)練低成本的AI模型，Monster API的目標(biāo)是讓開發(fā)人員最大限度能夠利用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行創(chuàng)新。目前他們已經(jīng)有了一些知名的AI模型（例如Stable Diffusion和Whisper）可以進(jìn)行微調(diào)，此外用戶還可以使用這些GPU算力從頭開始訓(xùn)練自己的AI基礎(chǔ)模型。

Saurabh Vij介紹稱:“我們已經(jīng)在Macbook上進(jìn)行了文圖生成實(shí)驗(yàn)，每分鐘至少可以輸出10張圖像。我們希望在網(wǎng)絡(luò)上接入數(shù)百萬臺(tái)Macbook，讓用戶在睡覺時(shí)也能使用他們的Macbook運(yùn)行Stable Diffusion、Whisper或其他AI模型獲利。

“最終，Playstation、Xbox、Macbook都將成為強(qiáng)大的計(jì)算資源，甚至是特斯拉汽車——因?yàn)樘厮估囈膊捎昧藦?qiáng)大的GPU，而且大多數(shù)時(shí)候停在車庫(kù)中。”Saurabh Vij補(bǔ)充道。