تتطلب معظم الإعدادات موارد GPU كبيرة، وغالبًا ما يعني ضبطها لحالات استخدام محددة تشغيل خوادم منفصلة. وهذا يؤدي إلى:
- تكاليف عالية - تبديل النموذج ببطء - استخدام ذاكرة ضخمة
تقوم OpenLoRA من @OpenledgerHQ بقلب هذا المفهوم من خلال تحميل المحولات الديناميكية ودمج النماذج في الوقت الفعلي، مما يقلل التكاليف بنسبة تصل إلى 99% ويسمح بالتبديل السريع للنماذج (<100ms).
إنه يغير قواعد اللعبة للمطورين والشركات.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تدريب ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي مكلف.
تتطلب معظم الإعدادات موارد GPU كبيرة، وغالبًا ما يعني ضبطها لحالات استخدام محددة تشغيل خوادم منفصلة. وهذا يؤدي إلى:
- تكاليف عالية
- تبديل النموذج ببطء
- استخدام ذاكرة ضخمة
تقوم OpenLoRA من @OpenledgerHQ بقلب هذا المفهوم من خلال تحميل المحولات الديناميكية ودمج النماذج في الوقت الفعلي، مما يقلل التكاليف بنسبة تصل إلى 99% ويسمح بالتبديل السريع للنماذج (<100ms).
إنه يغير قواعد اللعبة للمطورين والشركات.