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Kluster.ai:低コストAI推論プラットフォーム、100$ DeepSeek-R1クレジット、~1億6700万トークンを送信!

はじめに

Kluster.aiは、開発者向けに設計されたAI推論プラットフォームで、効率的かつコスト効率の高い大規模AI処理ソリューションを提供します。Kluster.aiの目標は、技術的・コスト的な障壁を取り除くことで、ヘルスケアから金融まで、業界全体にAI技術を普及させ、企業や開発者がイノベーションと進歩のためにAI技術をより容易に活用できるようにすることです。

Kluster.ai:低価格AI推論プラットフォーム、100$ DeepSeek-R1使用量をプレゼント -1


 

機能一覧

  • 適応的推論効率的なバッチ処理とリアルタイム処理機能を提供するために、コンピューティングリソースを動的に調整します。
  • 効率的なバッチ処理大規模AIタスクのバッチ処理を最適化し、コストを削減。
  • オンライン処理秒以下のレイテンシーでリアルタイム処理を提供し、緊急のニーズに対応。
  • 高同時性サポート安定性と信頼性を確保するために、高度な同時リクエストをサポートします。
  • コスト最適化柔軟なタイムウィンドウとリソースの調整により、AI処理コストを大幅に削減。
  • 開発者フレンドリー使いやすいAPIと開発ツールを提供し、AIアプリケーションの開発と導入を簡素化します。

 

ヘルプの使用

インストールと使用

  1. 登録とログイン::
    • Kluster.aiの公式ウェブサイトをご覧ください。
    • 登録」ボタンをクリックし、必要事項を入力して登録を完了します。
    • 登録が完了したら、登録したEメールとパスワードを使ってプラットフォームにログインします。
  2. APIキーの取得::
    • ログイン後、"API Management "ページに移動する。
    • Generate API Key "ボタンをクリックして、APIキーを取得してください。
  3. 統合API::
    • Kluster.aiが提供するAPIクライアント・ライブラリをプロジェクトに導入する。
    • API統合には以下のコード例を使用する:
     from klusterai import OpenAI
    client = OpenAI(base_url="https://api.kluster.ai/v1", api_key="your_klusterai_api_key")
    response = client.chat.completions.create(
    model="klusterai/Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-Turbo"、
    messages=[{"role": "user", "content": "AIの市場動向について分析してください。]
    )
    print(response.choices[0].message.content)
    
  4. 適応推論の使用::
    • APIリクエストでタスクのタイプ(バッチまたはリアルタイムなど)を指定する。
    • 需要に応じてタイムウィンドウとリソース割り当て戦略を設定すると、プラットフォームが自動的にコンピューティングリソースを調整し、効率的な処理を保証します。
  5. モニタリングと最適化::
    • プラットフォームが提供する監視ツールにより、タスクの実行状況やリソースの使用状況をリアルタイムで確認できる。
    • モニタリングデータに基づいて、タスクパラメータとリソース割り当て戦略を調整し、処理効率とコストを最適化する。

主な機能

  1. 新しいタスクを作成する::
    • プラットフォームにログイン後、「タスク管理」ページにアクセスする。
    • 新規タスクの作成」ボタンをクリックし、タスク名、説明、パラメーターを入力する。
    • タスクタイプ(バッチまたはリアルタイム)を選択し、タイムウィンドウとリソース割り当てポリシーを設定する。
    • Submit "ボタンをクリックすると、プラットフォームが自動的にリソースを割り当て、タスクの処理を開始します。
  2. タスクステータスの表示::
    • タスク管理画面では、すべてのタスクのステータスと進捗状況を見ることができます。
    • タスク名をクリックすると、タスクの詳細と実行ログが表示されます。
  3. ミッション・パラメーターの調整::
    • タスク実行中にパラメータを調整する必要がある場合は、タスク管理画面の編集ボタンをクリックします。
    • タスクのパラメーターを変更し、"Save "ボタンをクリックすると、プラットフォームは新しいパラメーターに従ってリソースを再割り当てし、タスクの処理を続行します。
  4. 結果を出す::
    • タスクが完了したら、「タスク管理」画面で結果をダウンロードできます。
    • このプラットフォームは、その後の分析や利用を容易にするために、さまざまなフォーマットでの結果のエクスポートをサポートしている。
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