Trong không gian AI phi tập trung đang phát triển nhanh chóng, OpenLedger đang định nghĩa lại nền tảng để xây dựng, tinh chỉnh và thương mại hóa các mô hình AI như thế hệ mạng blockchain tiếp theo. Với viễn cảnh mong đợi dân chủ hóa AI, OpenLedger đang xây dựng một cơ sở hạ tầng đầy đủ cho phép những người đóng góp không chỉ là những người tham gia thụ động vào hệ sinh thái mà còn trở thành các bên liên quan trong một mạng lưới phi tập trung với khả năng phân phối giá trị minh bạch, mở rộng và có thể xác minh. Dự án đã nhận được sự hỗ trợ từ các quỹ đầu tư hàng đầu như Polychain Capital, Borderless Capital, HashKey, cũng như các nhà lãnh đạo trong ngành như Sreeram Kannan, Balaji Srinivasan, Sandeep Nailwal và Kenny Li, và đang âm thầm xây dựng lớp cơ sở hạ tầng giúp AI phi tập trung trở nên khả thi và thiết thực.

Trong số các ma trận công nghệ tiên tiến của mình, OpenLoRA là một bước đột phá - khuôn khổ phục vụ mô hình này định nghĩa lại hiệu quả, mở rộng và hiệu quả về chi phí của các mô hình AI tinh chỉnh. Nhưng để hiểu được tầm quan trọng của OpenLoRA, trước tiên chúng ta cần xem xét những sai sót mang tính hệ thống của cơ sở hạ tầng AI hiện tại.

Các điểm đau cốt lõi: AI tập trung và tắc nghẽn lý luận

Mặc dù các ứng dụng AI đang được đẩy nhanh trong nhiều ngành công nghiệp, nhưng phần lớn các sáng kiến ​​vẫn do các thực thể tập trung độc quyền. Các mô hình AI thường được đào tạo và triển khai bởi các công ty công nghệ lớn, hoạt động dựa trên API sở hữu tư nhân. Bộ dữ liệu đào tạo của họ không rõ ràng và không thể theo dõi được cơ chế phân bổ giá trị.

Quan trọng hơn, khi việc tinh chỉnh các mô hình AI ngày càng trở nên phổ biến, đặc biệt là đối với các ứng dụng chuyên biệt theo chiều dọc, một nút thắt quan trọng đã xuất hiện: phục vụ mô hình.

Những thách thức cốt lõi của việc triển khai mô hình:

• Chi phí GPU cao: Mỗi mô hình được tinh chỉnh thường yêu cầu một phiên bản riêng biệt mở rộng tăng trưởng theo cấp số nhân

• Sự đánh đổi giữa độ trễ và thông lượng: Đồng thời cao thường dẫn đến sự chậm trễ phản hồi hoặc giảm độ chính xác của mô hình

• Giới hạn bộ nhớ: Các khuôn khổ triển khai truyền thống yêu cầu tải trước nhiều mô hình, dẫn đến việc sử dụng bộ nhớ cực kỳ thấp

• Độ cứng của dịch vụ được cá nhân hóa: Việc triển khai các mô hình dành riêng cho người dùng trên diện rộng gặp phải cả khó khăn về mặt kỹ thuật và tính khả thi về mặt kinh tế

Thị trường đang rất cần các giải pháp dịch vụ mẫu có thể tính đến khả năng cá nhân hóa trên diện rộng, chi phí thấp, hiệu quả cao và phi tập trung bản địa.

OpenLoRA: Một sự thay đổi mô hình trong các dịch vụ mô hình

OpenLoRA là giải pháp được cung cấp bởi OpenLedger. Khung hiệu suất cao, mở rộng này có thể phục vụ hàng nghìn mô hình LoRA (thích ứng cấp thấp) song song trên một GPU duy nhất, điều này không chỉ giúp giảm đáng kể chi phí vận hành mà còn mở ra khả năng cho thế hệ ứng dụng AI mới.

Các tính năng đột phá của OpenLoRA:

• Tải bộ điều hợp động: Sử dụng cơ chế tải đúng lúc thay vì tải trước đầy đủ để giải phóng bộ nhớ GPU

• Hợp nhất mô hình thời gian thực: hỗ trợ hợp nhất thời gian chạy của nhiều bộ điều hợp để đạt được lý luận tích hợp

• Xử lý lượng tử hóa luồng: hỗ trợ luồng mã thông báo và lượng tử hóa 4 bit để đạt được suy luận thời gian thực có độ trễ cực thấp

• Chỉ báo hiệu suất cao:

Tốc độ tạo token: 2000+/giây

Độ trễ: 20-50ms

Sử dụng bộ nhớ: <12GB (các nền tảng truyền thống yêu cầu 40-50GB)

• Thân thiện với nhà phát triển: Có thể thực hiện việc tải, hợp nhất, chạy và dỡ bộ điều hợp thông qua API đơn giản, hoàn toàn phù hợp với các tình huống sản phẩm

Đánh giá chuẩn: Định lượng những lợi thế của OpenLoRA

Các bài kiểm tra hiệu suất mới nhất xác nhận rằng OpenLoRA vượt trội vượt qua khuôn khổ dịch vụ mô hình truyền thống.

Trong các thử nghiệm so sánh, tốc độ tạo mã thông báo của OpenLoRA nhanh hơn 4 lần so với các giải pháp truyền thống và mức sử dụng bộ nhớ được giảm đáng kể. Ngay cả khi tải đồng thời cao, nó vẫn có thể duy trì độ trễ cực thấp là 20ms, trong khi chỉ cần chưa đến 12GB bộ nhớ video để phục vụ hàng nghìn bộ điều hợp LoRA. Chỉ báo này đã được xác minh trong nhiều hoàn cảnh phần cứng, cho thấy OpenLoRA tiếp tục dẫn đầu các kiến ​​trúc truyền thống về thông lượng và hiệu quả. Bước nhảy vọt về hiệu suất này đưa OpenLoRA trở thành địa vị được lựa chọn cho các triển khai AI mở rộng , thời gian thực trong hoàn cảnh phi tập trung .

Đối với các nhà phát triển muốn triển khai trợ lý cá nhân hóa, tác nhân đa miền hoặc xây dựng các dịch vụ AI thời gian thực, kiến ​​trúc OpenLoRA loại bỏ hoàn toàn gánh nặng về tài nguyên GPU.

Được xây dựng trên cơ sở hạ tầng blockchain AI gốc của OpenLedger

OpenLoRA không phải là dịch vụ độc lập mà được tích hợp độ sâu vào mạng blockchain OpenLedger được thiết kế riêng cho các ứng dụng AI. Cơ sở hạ tầng bao gồm:

• ModelFactory: Công cụ tinh chỉnh mô hình LoRA/QLoRA dựa trên GUI

• Bằng chứng về nguồn gốc: Bảo vệ quyền dữ liệu và tinh chỉnh những người đóng góp thông qua xác nhận mật mã

• Mạng dữ liệu: Mạng dữ liệu phi tập trung cung cấp dữ liệu đào tạo theo chiều dọc chất lượng cao

Cùng nhau, các lớp này tạo thành nền tảng của Payable AI—một mô hình mới trong đó các mô hình không chỉ phi tập trung và minh bạch mà còn phân phối giá trị dựa trên đóng góp của người dùng. OpenLoRA thúc đẩy sứ mệnh này bằng cách giải quyết rào cản cuối cùng của công nghệ: triển khai mô hình quy mô lớn, chi phí thấp cho các ứng dụng thực tế.

Tiến trình Mạng thử nghiệm

Để chuẩn bị cho việc ra mắt mainnet, OpenLedger đã ra mắt mạng mạng thử nghiệm công khai để tạo ra một hệ sinh thái phi tập trung mà mọi người có thể tự do tham gia. Người tham gia có thể kiếm điểm theo những cách sau:

• Chạy mạng thử nghiệm nút mạng thử nghiệm

• Hoàn thành nhiều nhiệm vụ Datanets khác nhau

• Đóng góp dữ liệu chất lượng cao

• Mời người dùng mới

Những điểm này sẽ được liên kết với cơ chế thưởng bậc thang của OpenLedger và những người đóng góp sớm sẽ nhận được khích lệ cho người đi đầu khi mạng chính hoạt động. Điều đáng chú ý hơn là ngưỡng tham gia cực kỳ đơn giản:

• Nút mở rộng thiết bị di động (Android) và trình duyệt có thể được triển khai trong vòng 30 giây

• Không yêu cầu bối cảnh kỹ thuật, cơ chế tham gia được thiết kế theo quy mô

Điều đáng chú ý là Trung Quốc đã trở thành một trong những khu vực tham gia tích cực nhất, với tỷ lệ lưu lượng mạng mạng thử nghiệm chiếm tỷ lệ cao nhất thế giới. Trong số 24,8 lần yêu cầu được nền tảng này ghi nhận, đóng góp của Trung Quốc đứng đầu.

Điều này gửi đi tín hiệu mạnh mẽ rằng các nhà phát triển, nhà nghiên cứu và người hành nghề AI người Trung Quốc đang tích cực nắm bắt viễn cảnh mong đợi của OpenLedger và tìm kiếm các giải pháp thay thế kinh tế hơn, phi tập trung và có khả mở rộng cho cơ sở hạ tầng AI truyền thống.

Triển vọng tương lai

OpenLoRA đã hỗ trợ nhiều ứng dụng trong nhiều lĩnh vực:

• Chuyên gia tư vấn khoa học chuyên nghiệp

• Trợ lý pháp lý bản địa

• Giao dịch đồng phi công dựa trên dữ liệu Web3

• Biên dịch thời gian thực của giao tiếp Chuỗi

Trong tương lai, nó cũng sẽ hỗ trợ bộ điều hợp LoRA mẫu bằng không, triển khai nhiều GPU và khả năng suy luận trên các thiết bị biên và thậm chí cả thiết bị đầu cuối di động.

Tại sao lại là OpenLoRA? Tại sao lại là bây giờ?

AI cần phi tập trung, không chỉ liên quan đến tính thuần túy của khái niệm mà còn xuất phát từ nhu cầu về mở rộng, sự tin cậy và đổi mới trong thực tế. OpenLoRA loại bỏ nút thắt kỹ thuật cuối cùng của AI phi tập trung- phục vụ mô hình quy mô lớn và đạt được những đột phá với hiệu quả mang tính Sự lật đổ. Đây không chỉ là một cải tiến về công cụ mà còn là lời kêu gọi tham gia định hình cơ sở hạ tầng AI thế hệ tiếp theo. Với ModelFactory của OpenLedger và cơ chế chứng minh đóng góp, các nhà phát triển hiện có thể tinh chỉnh, triển khai và thương mại hóa các mô hình AI một cách minh bạch và chính xác. Và

Sự ra đời của OpenLoRA cuối cùng đã biến tất cả những điều này thành hiện thực trên quy mô lớn và theo yêu cầu mà không phải chịu chi phí GPU quá cao.

Tham gia hệ sinh thái OpenLedger và theo dõi tài khoản X của chúng tôi để nhận thông tin cập nhật mới nhất, phiên bản phát hành và thông tin hệ sinh thái phi tập trung .

Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức BlockBeats :

Nhóm đăng ký Telegram: https://t.me/theblockbeats

Nhóm Telegram: https://t.me/BlockBeats_App

Tài khoản Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia