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.
شاهد النسخة الأصلية