Partnered With:

OpenLedger’ın OpenLoRA’sı: Merkezi olmayan yapay zeka modeli hizmeti için yeni bir paradigma

Bu makaleyi okumak için 14 Dakika

OpenLedger'ın OpenLoRA teknolojisi, merkezi olmayan bir şekilde verimli ve düşük maliyetli AI modeli dağıtımını mümkün kılar

Hızla gelişen merkezi olmayan yapay zeka alanında OpenLedger, yeni nesil blok zinciri ağları olarak yapay zeka modellerinin oluşturulması, ince ayarlanması ve ticarileştirilmesi için temelleri yeniden tanımlıyor. Yapay zekayı demokratikleştirme vizyonuyla OpenLedger, katılımcıların ekosistemde yalnızca pasif katılımcılar olmalarını değil, aynı zamanda değer dağıtımının şeffaf, ölçeklenebilir ve doğrulanabilir olduğu merkezi olmayan bir ağda paydaş olmalarını sağlayan tam yığınlı bir altyapı inşa ediyor. Polychain Capital, Borderless Capital, HashKey gibi önemli sermayelerin yanı sıra Sreeram Kannan, Balaji Srinivasan, Sandeep Nailwal ve Kenny Li gibi sektör liderlerinden de destek alan proje, merkezi olmayan yapay zekayı mümkün ve pratik hale getiren altyapı katmanını sessizce inşa ediyor.

Yenilikçi teknoloji matrisiyle OpenLoRA bir atılımdır; bu model sunma çerçevesi, yapay zeka modellerinin ince ayarının verimliliğini, ölçeklenebilirliğini ve maliyet etkinliğini yeniden tanımlıyor. Ancak OpenLoRA'nın önemini anlamak için öncelikle mevcut yapay zeka altyapısındaki sistemsel kusurları incelememiz gerekiyor.

Temel sorun: merkezi yapay zeka ve muhakeme darboğazı

Yapay zeka uygulamaları çeşitli sektörlerde hızlansa da yeniliklerin büyük çoğunluğu hâlâ merkezileşmenin tekelinde. Yapay zeka modelleri genellikle teknoloji devleri tarafından özel API'ler ardında eğitilir ve dağıtılır. Eğitim veri kümeleri şeffaf değildir ve değer atıf mekanizmasının izlenmesi imkansızdır.

Daha da önemlisi, yapay zeka modellerinin ince ayarı (özellikle dikey sektörlerdeki uzmanlaşmış uygulamalar için) giderek daha popüler hale geldikçe, önemli bir darboğaz ortaya çıktı: model sunumu.

Model dağıtımının temel zorlukları:

• Yüksek GPU maliyeti: Her ince ayarlı model genellikle bağımsız bir örnek gerektirir ve genişletme maliyeti katlanarak artar

• Gecikme ve verim arasındaki oyun: yüksek eşzamanlılık genellikle yanıt gecikmelerine veya model doğruluğunun azalmasına yol açar

• Bellek sınırlamaları: Geleneksel dağıtım çerçevelerinin birden fazla modeli önceden yüklemesi gerekir ve bellek kullanımı son derece düşüktür

• Katı kişiselleştirilmiş hizmetler: Kullanıcıya özel modellerin büyük ölçekli dağıtımı, teknik zorluk ve ekonomik uygulanabilirlik olmak üzere iki engelle karşı karşıyadır

Pazarın, büyük ölçekli kişiselleştirmeyi, düşük maliyeti, yüksek verimliliği ve yerel merkeziyetsizliği hesaba katabilen bir model hizmet çözümüne acilen ihtiyacı vardır.

OpenLoRA: Model hizmetlerde bir paradigma değişimi

OpenLoRA, OpenLedger tarafından sağlanan çözümdür. Bu yüksek performanslı, ölçeklenebilir çerçeve, tek bir GPU üzerinde binlerce LoRA (düşük rütbeli uyarlanabilir) modelini paralel olarak sunabilir; bu da yalnızca işletme maliyetlerini önemli ölçüde azaltmakla kalmaz, aynı zamanda yeni nesil yapay zeka uygulamaları için de olanaklar yaratır.

OpenLoRA'nın çığır açan özellikleri:

• Dinamik bağdaştırıcı yükleme: GPU belleğini serbest bırakmak için tam ön yükleme yerine anında yükleme mekanizmasını kullanın

• Gerçek zamanlı model birleştirme: Entegre akıl yürütmeyi elde etmek için çalışma zamanı çoklu bağdaştırıcı birleştirmeyi destekleyin

• Akış kantizasyon işleme: Son derece düşük gecikmeli gerçek zamanlı akıl yürütmeyi elde etmek için belirteç akışını ve 4 bit kantizasyonu destekleyin

• Yüksek performans göstergeleri:

Bellek kullanımı: <12 GB (geleneksel çerçeve 40-50 GB gerektirir)

• Geliştirici dostu: Basit API aracılığıyla Bağdaştırıcı yüklenebilir, birleştirilebilir, çalıştırılabilir ve boşaltılabilir, ürün senaryosuna mükemmel şekilde uyum sağlar

Kıyaslama testi: OpenLoRA'nın avantajlarının ölçülmesi

En son performans testi, OpenLoRA'nın geleneksel model hizmet çerçevesini her açıdan geride bıraktığını doğruluyor.

Karşılaştırmalı testlerde, OpenLoRA'nın token oluşturma hızı geleneksel çözümlere göre 4 kat daha fazladır ve bellek kullanımı önemli ölçüde azaltılmıştır. Yüksek eş zamanlı yük altında bile 20 ms'lik son derece düşük bir gecikmeyi koruyabiliyor ve 12 GB'tan az video belleğine sahip binlerce LoRA adaptörüne hizmet verebiliyor. Bu göstergeler birden fazla donanım ortamında doğrulandı ve OpenLoRA'nın geleneksel mimarilere göre verim ve verimlilikte liderliğini sürdürdüğünü gösterdi. Performanstaki bu sıçrama, OpenLoRA'yı merkezi olmayan ortamlarda ölçeklenebilir, gerçek zamanlı yapay zeka dağıtımları için tercih edilen altyapı haline getiriyor.

Kişiselleştirilmiş asistanlar, çok alanlı aracılar dağıtmak veya gerçek zamanlı yapay zeka hizmetleri oluşturmak isteyen geliştiriciler için OpenLoRA mimarisi GPU kaynak yükünü tamamen ortadan kaldırır.

OpenLedger'ın yerel AI blok zinciri altyapısı üzerine kurulmuştur

OpenLoRA bağımsız bir hizmet değildir, ancak özellikle AI uygulamaları için tasarlanmış OpenLedger blok zinciri ağına derinlemesine entegre edilmiştir. Altyapı şunları içerir:

• ModelFactory: GUI tabanlı LoRA/QLoRA model ince ayar motoru

• Atıf Kanıtı: Kriptografik hak doğrulaması yoluyla verilerin haklarını koruyun ve katkıda bulunanları hassas bir şekilde ayarlayın

• Veri ağları: Yüksek kaliteli dikey alan eğitim verileri sağlayan merkezi olmayan bir veri ağı

Bu katmanlar birlikte "Ödenebilir Yapay Zeka"nın temel taşını oluşturur - bu yeni paradigmada, model yalnızca merkezi olmayan ve şeffaf olmakla kalmaz, aynı zamanda kullanıcı katkılarına göre değeri dağıtabilir. OpenLoRA, teknoloji yığınının son engelini ele alarak bu misyonu daha da ileriye taşıyor: gerçek dünya uygulamaları için büyük ölçekli, düşük maliyetli model dağıtımı.

Testnet İlerlemesi

Ana ağın başlatılmasına hazırlık olarak OpenLedger, insanların özgürce katılabileceği merkezi olmayan bir ekosistem oluşturmak için herkese açık bir testnet başlattı. Katılımcılar aşağıdaki şekillerde puan kazanabilirler:

• Bir testnet düğümü çalıştırarak

• Çeşitli Datanet görevlerini tamamlayarak

• Yüksek kaliteli veri katkıda bulunarak

• Yeni kullanıcıları davet ederek

Bu puanlar OpenLedger'ın kademeli ödül mekanizmasına bağlanacak ve ana ağ çevrimiçi olduğunda erken katkıda bulunanlar öncü teşvikleri alacak. Daha da dikkat çekici olanı, son derece basit katılım eşiğidir:

• Mobil (Android) ve tarayıcı uzantı düğümleri 30 saniye içinde dağıtılabilir

• Hiçbir teknik bilgi gerektirmez ve katılım mekanizması ölçeklenebilir şekilde tasarlanmıştır

Çin'in en aktif katılımcı bölgelerden biri haline geldiğini ve test ağı trafiğinin oranının dünyada en üst sıralarda yer aldığını belirtmekte fayda var. Platformun kaydettiği 24,8 milyon istek arasında katkı bakımından ilk sırada Çin yer aldı.

Bu güçlü bir mesaj gönderiyor: Çinli geliştiriciler, araştırmacılar ve yapay zeka uygulayıcıları OpenLedger'ın vizyonunu aktif olarak benimsiyor ve geleneksel yapay zeka altyapısına daha ekonomik, merkezi olmayan ve ölçeklenebilir bir alternatif arıyor.

Geleceğe Bakış

OpenLoRA, birçok alanda uygulamaları mümkün kılmıştır:

• Profesyonel bilimsel danışman

• Yerelleştirilmiş hukuk asistanı

• Web3 verilerine dayalı işlem yardımcı pilotu

• Zincir üstü iletişimlerin gerçek zamanlı çevirisi

Gelecekte, sıfır örneklemli LoRA adaptörlerini, çoklu GPU dağıtımını ve uç cihazlar ve hatta mobil terminaller için akıl yürütme yeteneklerini de destekleyecektir.

Neden OpenLoRA? Peki neden şimdi?

Yapay zekanın merkeziyetsizleştirilmesi gerekiyor; bu sadece kavramın saflığıyla ilgili değil, aynı zamanda pratikte ölçeklenebilirlik, güven ve yenilik ihtiyaçlarıyla da ilgili. OpenLoRA, merkezi olmayan yapay zekanın son teknik darboğazını, yani büyük ölçekli model servisini ortadan kaldırıyor ve çığır açan verimlilikle çığır açan buluşlara imza atıyor. Bu sadece bir araç yeniliği değil, aynı zamanda gelecek nesil yapay zeka altyapısının şekillendirilmesine katılım çağrısıdır. OpenLedger'ın ModelFactory ve Katkı Kanıtı ile geliştiriciler artık AI modellerini şeffaflık ve kesinlikle ince ayarlayabilir, dağıtabilir ve ticarileştirebilir. Ve

OpenLoRA'nın doğuşu nihayet tüm bunları büyük ölçekte ve talep üzerine, fahiş GPU maliyetlerine yol açmadan mümkün kılıyor.

OpenLedger ekosistemine katılın ve merkezi olmayan yapay zekanın en son gelişmelerini, sürüm yayınlarını ve ekosistem bilgilerini almak için X hesabımızı takip edin.