빠르게 진화하는 탈중앙화 AI 분야에서 OpenLedger는 차세대 블록체인 네트워크로서 AI 모델을 구축, 미세 조정, 상용화하기 위한 기반을 새롭게 정의하고 있습니다. OpenLedger는 AI를 민주화한다는 비전을 가지고, 기여자가 생태계에서 수동적인 참여자가 되는 것뿐만 아니라 투명하고 확장 가능하며 검증 가능한 가치 분배를 갖춘 탈중앙화 네트워크의 이해 관계자가 될 수 있도록 하는 풀스택 인프라를 구축하고 있습니다. 이 프로젝트는 Polychain Capital, Borderless Capital, HashKey와 같은 최고 자본과 Sreeram Kannan, Balaji Srinivasan, Sandeep Nailwal, Kenny Li와 같은 업계 리더의 지원을 받았으며, 탈중앙화 AI를 가능성에서 실용화로 전환하는 인프라 계층을 조용히 구축하고 있습니다.
혁신적인 기술 매트릭스 중에서도 OpenLoRA는 획기적인 모델입니다. 이 모델 제공 프레임 AI 모델을 미세하게 조정하는 데 있어 효율성, 확장성 및 비용 효율성을 새롭게 정의합니다. 하지만 OpenLoRA의 중요성을 이해하려면 먼저 현재 AI 인프라의 체계적인 결함을 살펴봐야 합니다.
핵심적인 문제점: 중앙 집중식 AI 및 추론 병목 현상
AI 응용 프로그램이 다양한 산업에 급속히 확산되고 있지만, 대부분의 혁신은 여전히 중앙 집중화된 기관이 독점하고 있습니다. AI 모델은 일반적으로 기술 거대 기업에 의해 훈련되고 배포되며 비공개 API에 의해 폐쇄됩니다. 이들의 훈련 데이터 세트는 불투명하며 가치 귀속 메커니즘을 추적하는 것은 불가능합니다.
더 중요한 점은 AI 모델을 미세하게 조정하는 것이 점점 더 대중화되면서, 특히 수직적 분야의 특수 응용 분야에서 주요 병목 현상이 나타났다는 것입니다. 바로 모델 제공입니다.
모델 배포의 핵심 과제:
• 높은 GPU 비용: 미세 조정된 각 모델에는 일반적으로 별도의 인스턴스가 필요하며 확장 비용은 기하급수적으로 증가합니다.
• 지연 시간과 처리량 간의 균형: 높은 동시성은 종종 응답 지연이나 모델 정확도 저하로 이어집니다.
• 메모리 제한: 기존 배포 프레임 여러 모델을 미리 로드해야 하므로 메모리 사용량이 매우 낮습니다.
• 개인화된 서비스의 경직성: 사용자별 모델을 대규모로 배포하는 것은 기술적 어려움과 경제적 타당성 모두에 직면합니다.
시장에서는 대규모 개인화, 저비용, 고효율성 및 기본적인 탈중앙화 고려할 수 있는 모델 서비스 솔루션이 시급히 필요합니다.
OpenLoRA: 모델 서비스의 패러다임 전환
OpenLoRA는 OpenLedger가 제공하는 솔루션입니다. 이 고성능 확장형 프레임 단일 GPU에서 수천 개의 LoRA(저랭크 적응형) 모델을 병렬로 처리할 수 있어 운영 비용을 크게 절감할 뿐만 아니라 차세대 AI 애플리케이션의 가능성을 열어줍니다.
OpenLoRA의 획기적인 기능:
• 동적 어댑터 로딩: 전체 사전 로딩 대신 적시 로딩 메커니즘을 사용하여 GPU 메모리를 확보합니다.
• 실시간 모델 융합: 통합 추론을 달성하기 위해 여러 어댑터의 런타임 병합을 지원합니다.
• 스트리밍 양자화 처리: 토큰 스트리밍 및 4비트 양자화를 지원하여 매우 낮은 지연 시간 실시간 추론을 달성합니다.
• 고성능 지표:
토큰 생성 속도: 2000+/초
지연 시간: 20-50ms
메모리 사용량: <12GB(기존 프레임 40-50GB 필요)
• 개발자 친화적: 어댑터 로딩, 병합, 실행 및 언로딩은 제품 시나리오에 완벽하게 적용되는 간단한 API를 통해 실현될 수 있습니다.
벤치마킹: OpenLoRA의 장점 정량화
최신 성능 테스트 결과, OpenLoRA가 기존 모델 서비스 프레임 전면적으로 능가한다는 것이 확인되었습니다.
비교 테스트 결과, OpenLoRA의 토큰 생성 속도는 기존 솔루션보다 4배 이상 빠르며, 메모리 사용량도 크게 줄었습니다. 동시 부하가 높은 상황에서도 20ms의 극히 낮은 지연 시간을 유지할 수 있으며, 수천 개의 LoRA 어댑터에 서비스를 제공하는 데 12GB 미만의 비디오 메모리가 필요합니다. 이러한 지표는 다양한 하드웨어 환경에서 검증되었으며, 이는 OpenLoRA가 처리량과 효율성 측면에서 기존 아키텍처를 계속 선도하고 있음을 보여줍니다. 이러한 성능 향상을 통해 OpenLoRA는 탈중앙화 환경에서 확장 가능한 실시간 AI 배포를 위한 최적의 인프라로 자리매김했습니다.
개인화된 비서, 다중 도메인 에이전트를 배포하거나 실시간 AI 서비스를 구축하려는 개발자의 경우, OpenLoRA 아키텍처는 GPU 리소스 부담을 완전히 제거합니다.
OpenLedger의 기본 AI 블록체인 인프라를 기반으로 구축
OpenLoRA는 독립형 서비스가 아니지만 AI 애플리케이션을 위해 특별히 설계된 OpenLedger 블록체인 네트워크에 긴밀하게 통합되어 있습니다. 인프라에는 다음이 포함됩니다.
• ModelFactory: GUI 기반 LoRA/QLoRA 모델 미세 조정 엔진
• 귀속 증명: 암호화 확인을 통해 데이터 및 기여자의 권리를 보호합니다.
• 데이터넷: 고품질 수직 훈련 데이터를 제공하는 탈중앙화 데이터 네트워크
이러한 계층은 함께 Payable AI의 기반을 형성합니다. Payable AI는 모델이 탈중앙화 되고 투명할 뿐만 아니라 사용자 기여에 따라 가치를 분배하는 새로운 패러다임입니다. OpenLoRA는 실제 응용 프로그램을 위한 대규모 저비용 모델 배포라는 기술 스택의 마지막 장애물을 해결함으로써 이러한 사명을 더욱 발전시킵니다.
테스트넷 진행 상황
메인넷 출시를 준비하면서, OpenLedger는 사람들이 자유롭게 참여할 수 탈중앙화 생태계를 구축하기 위해 공개 테스트넷을 출시했습니다. 참가자는 다음과 같은 방법으로 포인트를 획득할 수 있습니다.
• 테스트넷 노드 실행
• 다양한 데이터넷 작업 완료
• 고품질 데이터 제공
• 새로운 사용자 초대
이러한 포인트는 OpenLedger의 단계별 보상 메커니즘과 연결되며, 초기 기여자는 메인넷이 출시되면 선점자 인센티브를 받게 됩니다. 더욱 주목할 만한 점은 참여 임계값이 매우 간단하다는 것입니다.
• 모바일(안드로이드) 및 브라우저 확장 노드는 30초 이내에 배포 가능
• 기술적 배경 불필요, 규모에 맞춰 설계된 참여 메커니즘
주목할 점은 중국이 가장 적극적으로 참여하는 지역 중 하나가 되었다는 점이며, 테스트 네트워크 트래픽 점유비율 전 세계에서 가장 높은 수준입니다. 플랫폼에 기록된 2,480만 건의 요청 중 중국의 기여도가 가장 높았습니다.
이는 중국 개발자, 연구자, AI 실무자가 OpenLedger의 비전을 적극적으로 수용하고 기존 AI 인프라에 비해 더욱 경제 탈중앙화 되고 확장 가능한 대안을 모색하고 있다는 강력한 신호를 보냅니다.
미래 전망
OpenLoRA는 다양한 분야에서 응용 프로그램을 활성화했습니다.
• 전문 과학 컨설턴트
• 현지 법률 보조원
• Web3 데이터 기반 거래 조종사
• 온체인 커뮤니케이션의 실시간 번역
향후에는 에지 장치와 모바일 단말기에서도 제로 샘플 LoRA 어댑터, 다중 GPU 배포, 추론 기능을 지원할 예정입니다.
왜 OpenLoRA인가? 왜 지금인가?
AI는 탈중앙화 합니다. 이는 단순히 개념의 순수성만을 의미하는 것이 아니라 실제로 확장성, 신뢰성, 혁신의 필요성을 의미합니다. OpenLoRA는 탈중앙화 AI의 마지막 기술적 병목 현상인 대규모 모델 제공을 제거하고 파괴적 효율성으로 획기적인 성과를 달성합니다. 이는 단순한 도구 혁신이 아니라, 차세대 AI 인프라를 형성하는 데 참여하라는 요청입니다. OpenLedger의 ModelFactory와 기여 증명 메커니즘을 통해 개발자는 이제 AI 모델을 투명하고 정확하게 미세 조정, 배포 및 상용화할 수 있습니다. 그리고
OpenLoRA의 탄생으로 엄청난 GPU 비용을 들이지 않고도 이 모든 것이 대규모로, 필요에 따라 가능해졌습니다.
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