glhf.chat: Ausführung fast (aller) quelloffener großer Modelle, freier Zugang zu GPU-Ressourcen und API-Diensten (Betaphase)

Allgemeine Einführung

good luck have fun (glhf.chat) ist eine Website, die einen Open-Source-Chatdienst für große Modelle anbietet. Die Plattform ermöglicht es Benutzern, fast jedes Open-Source-Big-Model mit vLLM und einem benutzerdefinierten, automatisch skalierenden GPU-Scheduler auszuführen. Benutzer können einfach einen Link zum Hugging Face Repository einfügen und über die Chat-Schnittstelle oder OpenAI-kompatible APIs interagieren. Die Plattform wird während der Beta-Phase kostenlos angeboten und wird in Zukunft zu einem niedrigeren Preis als die großen Cloud-GPU-Anbieter erhältlich sein.

Funktionsliste

• Unterstützt eine Vielzahl von Open-Source-Makromodellen, darunter Meta Llama, Qwen, Mixtral usw.
• Ermöglicht den Zugriff auf bis zu acht Nvidia A100 80Gb GPUs
• Reasoning-Dienste für automatisierte Agentenpopularitätsmodelle
• Bedarfsgesteuertes Starten und Herunterfahren von Clustern zur Optimierung der Ressourcennutzung
• Bietet OpenAI-kompatible APIs für eine einfache Integration

Hilfe verwenden

Installation und Nutzung

1. Registrieren & Anmelden: Zugangglhf.chatund registrieren Sie sich für ein Konto und melden Sie sich anschließend an.
2. Modell auswählenWählen Sie das gewünschte Makromodell auf der Homepage der Plattform aus, darunter Meta Llama, Qwen, Mixtral und andere.
3. Den Link einfügenEinfügen: Fügen Sie den Link zum Hugging Face Repository an der angegebenen Stelle ein, und die Plattform wird das Modell automatisch laden.
4. Verwendung der Chat-SchnittstelleInteraktion mit dem Modell über die Chat-Schnittstelle auf der Website: Geben Sie Fragen oder Befehle ein, und das Modell gibt in Echtzeit Antworten.
5. API-EinbindungIntegrieren Sie die Funktionen der Plattform in Ihre eigenen Anwendungen mit Hilfe von OpenAI-kompatiblen APIs, wie in der API-Dokumentation im Help Centre der Website beschrieben.

Detaillierte Funktionsabläufe

1. Modellauswahl und Laden::
   • Nach dem Einloggen gelangen Sie zur Modellauswahlseite.
   • Blättern Sie durch die Liste der unterstützten Modelle und klicken Sie auf das gewünschte Modell.
   • Fügen Sie den Link zum Hugging Face Repository in das Pop-up-Dialogfeld ein und klicken Sie auf die Schaltfläche "Modell laden".
   • Warten Sie, bis das Modell vollständig geladen ist. Die Ladezeit hängt von der Größe des Modells und den Netzbedingungen ab.
2. Verwendung der Chat-Schnittstelle::
   • Sobald das Modell geladen ist, rufen Sie den Chat-Bildschirm auf.
   • Geben Sie eine Frage oder Anweisung in das Eingabefeld ein und klicken Sie auf Senden.
   • Das Modell generiert eine Antwort auf der Grundlage der Eingaben und die Antwort wird im Chatfenster angezeigt.
   • Es können mehrere Fragen oder Befehle nacheinander eingegeben werden, die das Modell nacheinander verarbeitet und beantwortet.
3. API-Verwendung::
   • Besuchen Sie die API-Dokumentationsseite für API-Schlüssel und Anweisungen.
   • Integrieren Sie die API in Ihre Anwendung und folgen Sie dem in der Dokumentation enthaltenen Beispielcode, um Aufrufe zu tätigen.
   • Senden Sie eine Anfrage über die API, um eine vom Modell generierte Antwort zu erhalten.
   • Die API unterstützt eine Vielzahl von Programmiersprachen, siehe die Dokumentation für spezifischen Beispielcode.

Ressourcenmanagement und -optimierung

• Auto-ErweiterungDie Plattform verwendet einen benutzerdefinierten GPU-Scheduler, der die GPU-Ressourcen je nach Benutzerbedarf automatisch auf- und abbaut, um eine effiziente Nutzung zu gewährleisten.
• Aktivierung auf AbrufFür Modelle, die nicht häufig verwendet werden, startet die Plattform Cluster bei Bedarf und schaltet sie automatisch ab, wenn sie verwendet werden, um Ressourcen zu sparen.
• Kostenloser TestWährend des Betatests haben die Nutzer kostenlosen Zugang zu allen Funktionen der Plattform, und am Ende des Tests wird ein vergünstigter Tarif verfügbar sein.

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