ChinaZ.com (站长之家) - 14 de junho de 2024: A Volcano Engine, subsidiária da ByteDance, anunciou oficialmente que sua plataforma de serviços de modelos de linguagem grandes (LLMs) integrada, Volcano Ark, estará oficialmente aberta a desenvolvedores individuais. Os desenvolvedores individuais agora podem experimentar e aplicar mais de uma dúzia de modelos de linguagem grandes, incluindo a família de modelos Doubao, e outras funcionalidades da plataforma.
Serviços oferecidos pela Volcano Ark:
A família completa de modelos Doubao oferece aos usuários individuais 500.000 tokens gratuitos para inferência.
As versões 4K e 32K dos modelos Doubao Pro e Lite oferecem 10.000 RPM (solicitações por minuto) e 800.000 TPM (tokens por minuto) de limite de tráfego.
Após o esgotamento da cota gratuita, o preço de entrada para inferência do modelo é de 0,0008 yuans/mil tokens.
Exemplo de Preço:
Modelo Doubao Pro - versão 32k, modelo de pagamento posterior, cobrança por uso de tokens, faturamento por hora.
Processo de uso para desenvolvedores individuais:
Conclua a verificação de identidade pessoal no site oficial da Volcano Engine.
Acesse o console Volcano Ark através do site oficial da Volcano Ark/Doubao.
No Model Plaza, veja os diversos modelos de linguagem grandes oferecidos e, por meio dos cards dos modelos, veja o nome do modelo, a descrição, o fornecedor, se é possível experimentar e os cenários de aplicação.
Experiência e comparação de modelos:
Os desenvolvedores podem experimentar e comparar modelos no console da Volcano Ark ou por meio de chamadas de API.
Ajuste fino do modelo:
Os desenvolvedores individuais podem carregar conjuntos de dados e otimizar os modelos por meio de ajuste fino supervisionado (SFT) ou pré-treinamento contínuo.
A abertura da plataforma Volcano Ark oferece aos desenvolvedores individuais uma plataforma de serviços de modelos de linguagem grandes abrangente e fácil de usar, ajudando a reduzir as barreiras de entrada e acelerar a inovação e a aplicação da tecnologia de IA. Através da Volcano Ark, os desenvolvedores podem escolher o modelo apropriado para experimentar e aplicar de acordo com suas necessidades, e também podem ajustar e otimizar os modelos de forma personalizada para atender a necessidades de desenvolvimento específicas.
