A maioria das configurações requer recursos de GPU robustos, e o ajuste fino para casos de uso específicos muitas vezes significa iniciar servidores separados. Isso leva a:
- Altos custos - Mudança de modelo lenta - Uso massivo de memória
A OpenLoRA da @OpenledgerHQ inverte isso com carregamento dinâmico de adaptadores e fusão de modelos em tempo real, reduzindo custos em até 99% e permitindo troca rápida de modelos (<100ms).
É uma mudança de paradigma para desenvolvedores e empresas.
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Treinar e implementar modelos de IA é caro.
A maioria das configurações requer recursos de GPU robustos, e o ajuste fino para casos de uso específicos muitas vezes significa iniciar servidores separados. Isso leva a:
- Altos custos
- Mudança de modelo lenta
- Uso massivo de memória
A OpenLoRA da @OpenledgerHQ inverte isso com carregamento dinâmico de adaptadores e fusão de modelos em tempo real, reduzindo custos em até 99% e permitindo troca rápida de modelos (<100ms).
É uma mudança de paradigma para desenvolvedores e empresas.