訓練和部署人工智能模型是昂貴的。



大多數設置需要大量的GPU資源,而針對特定用例的微調通常意味着啓動單獨的服務器。這導致:

- 高成本
- 模型切換緩慢
- 大量內存使用

@OpenledgerHQ 的 OpenLoRA 顛覆了這一點,通過動態適配器加載和實時模型融合,將成本削減高達 99%,並實現快速模型切換 (<100ms)。

這對開發者和企業來說是一個遊戲規則的改變者。
查看原文
post-image
此頁面可能包含第三方內容,僅供參考(非陳述或保證),不應被視為 Gate 認可其觀點表述,也不得被視為財務或專業建議。詳見聲明
  • 讚賞
  • 留言
  • 分享
留言
0/400
暫無留言
交易,隨時隨地
qrCode
掃碼下載 Gate APP
社群列表
繁體中文
  • 简体中文
  • English
  • Tiếng Việt
  • 繁體中文
  • Español
  • Русский
  • Français (Afrique)
  • Português (Portugal)
  • Bahasa Indonesia
  • 日本語
  • بالعربية
  • Українська
  • Português (Brasil)