Trong không gian AI phi tập trung đang phát triển nhanh chóng, OpenLedger đang định nghĩa lại nền tảng để xây dựng, tinh chỉnh và thương mại hóa các mô hình AI như thế hệ mạng blockchain tiếp theo. Với tầm nhìn dân chủ hóa AI, OpenLedger đang xây dựng một cơ sở hạ tầng đầy đủ cho phép những người đóng góp không chỉ là những người tham gia thụ động vào hệ sinh thái mà còn trở thành các bên liên quan trong một mạng lưới phi tập trung, nơi phân phối giá trị minh bạch, có thể mở rộng quy mô và có thể xác minh được. Dự án đã nhận được sự hỗ trợ từ các quỹ đầu tư hàng đầu như Polychain Capital, Borderless Capital, HashKey và các nhà lãnh đạo trong ngành như Sreeram Kannan, Balaji Srinivasan, Sandeep Nailwal và Kenny Li, và đang âm thầm xây dựng lớp cơ sở hạ tầng giúp AI phi tập trung trở nên khả thi và thiết thực.

Trong ma trận công nghệ tiên tiến của mình, OpenLoRA là một bước đột phá - khuôn khổ phục vụ mô hình này định nghĩa lại hiệu quả, khả năng mở rộng và hiệu quả về chi phí của các mô hình AI tinh chỉnh. Nhưng để hiểu được tầm quan trọng của OpenLoRA, trước tiên chúng ta cần xem xét những sai sót mang tính hệ thống trong cơ sở hạ tầng AI hiện tại.

Điểm khó khăn cốt lõi: AI tập trung và tình trạng tắc nghẽn trong suy luận

Mặc dù các ứng dụng AI đang tăng tốc trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau, nhưng phần lớn các cải tiến vẫn do tập trung hóa độc quyền. Các mô hình AI thường được đào tạo và triển khai bởi các công ty công nghệ lớn và được đóng kín bằng các API riêng. Bộ dữ liệu đào tạo của họ không rõ ràng và không thể theo dõi được cơ chế phân bổ giá trị.

Quan trọng hơn, khi việc tinh chỉnh các mô hình AI ngày càng trở nên phổ biến, đặc biệt là đối với các ứng dụng chuyên biệt theo chiều dọc, một nút thắt quan trọng đã xuất hiện: phục vụ mô hình.

Những thách thức cốt lõi của việc triển khai mô hình:

• Chi phí GPU cao: Mỗi mô hình được tinh chỉnh thường yêu cầu một phiên bản độc lập và chi phí mở rộng tăng theo cấp số nhân

• Trò chơi giữa độ trễ và thông lượng: tính đồng thời cao thường dẫn đến độ trễ phản hồi hoặc độ chính xác của mô hình giảm

• Giới hạn bộ nhớ: Các khuôn khổ triển khai truyền thống cần tải trước nhiều mô hình và mức sử dụng bộ nhớ cực kỳ thấp

• Các dịch vụ cá nhân hóa cứng nhắc: Việc triển khai quy mô lớn các mô hình dành riêng cho người dùng phải đối mặt với hai trở ngại là khó khăn về mặt kỹ thuật và khả thi về mặt kinh tế

Thị trường đang rất cần một giải pháp dịch vụ mô hình có thể tính đến tính cá nhân hóa quy mô lớn, chi phí thấp, hiệu quả cao và phân cấp gốc.

OpenLoRA: Sự thay đổi mô hình dịch vụ

OpenLoRA là giải pháp do OpenLedger cung cấp. Khung hiệu suất cao, có khả năng mở rộng này có thể phục vụ hàng nghìn mô hình LoRA (thích ứng cấp thấp) song song trên một GPU duy nhất, điều này không chỉ giúp giảm đáng kể chi phí vận hành mà còn mở ra khả năng cho thế hệ ứng dụng AI mới.

Các tính năng đột phá của OpenLoRA:

• Tải bộ điều hợp động: Sử dụng cơ chế tải ngay lập tức thay vì tải trước đầy đủ để giải phóng bộ nhớ GPU

• Hợp nhất mô hình thời gian thực: Hỗ trợ hợp nhất nhiều bộ điều hợp thời gian chạy để đạt được suy luận tích hợp

• Xử lý lượng tử hóa luồng: Hỗ trợ luồng mã thông báo và lượng tử hóa 4 bit để đạt được suy luận thời gian thực có độ trễ cực thấp

• Các chỉ số hiệu suất cao:

 Tốc độ tạo mã thông báo: 2000+/giây

 Độ trễ: 20-50ms

 Sử dụng bộ nhớ: <12GB (khung truyền thống yêu cầu 40-50GB)

• Thân thiện với nhà phát triển: Thông qua API đơn giản, bộ điều hợp có thể được tải, hợp nhất, chạy và dỡ tải, thích ứng hoàn hảo với kịch bản sản phẩm

Kiểm tra chuẩn: định lượng các lợi thế của OpenLoRA

Bài kiểm tra hiệu suất mới nhất xác nhận rằng OpenLoRA vượt trội hơn khuôn khổ dịch vụ mô hình truyền thống ở mọi khía cạnh.

Trong các thử nghiệm so sánh, tốc độ tạo mã thông báo của OpenLoRA nhanh hơn 4 lần so với các giải pháp truyền thống và mức sử dụng bộ nhớ được giảm đáng kể. Ngay cả khi tải đồng thời cao, nó vẫn có thể duy trì độ trễ cực thấp là 20ms, trong khi chỉ cần chưa đến 12GB bộ nhớ video để phục vụ hàng nghìn bộ điều hợp LoRA. Các chỉ số này đã được xác minh trong nhiều môi trường phần cứng, cho thấy OpenLoRA tiếp tục dẫn đầu các kiến trúc truyền thống về thông lượng và hiệu quả. Bước nhảy vọt về hiệu suất này đưa OpenLoRA trở thành cơ sở hạ tầng được lựa chọn cho việc triển khai AI có khả năng mở rộng, thời gian thực trong môi trường phi tập trung.

Đối với các nhà phát triển muốn triển khai trợ lý cá nhân hóa, tác nhân đa miền hoặc xây dựng các dịch vụ AI thời gian thực, kiến trúc OpenLoRA loại bỏ hoàn toàn gánh nặng về tài nguyên GPU.

Được xây dựng trên cơ sở hạ tầng blockchain AI gốc của OpenLedger

OpenLoRA không phải là một dịch vụ độc lập mà được tích hợp sâu vào mạng blockchain OpenLedger được thiết kế riêng cho các ứng dụng AI. Cơ sở hạ tầng bao gồm:

• ModelFactory: Công cụ tinh chỉnh mô hình LoRA/QLoRA dựa trên GUI

• Bằng chứng ghi nhận nguồn: Bảo vệ quyền dữ liệu và tinh chỉnh những người đóng góp thông qua xác nhận quyền mật mã

• Mạng dữ liệu: Mạng dữ liệu phi tập trung cung cấp dữ liệu đào tạo thực địa theo chiều dọc chất lượng cao

Các lớp này cùng nhau tạo thành nền tảng của "AI có thể thanh toán" - trong mô hình mới này, mô hình không chỉ phi tập trung và minh bạch mà còn có thể phân phối giá trị dựa trên đóng góp của người dùng. OpenLoRA thúc đẩy sứ mệnh này bằng cách giải quyết rào cản cuối cùng của công nghệ: triển khai mô hình quy mô lớn, chi phí thấp cho các ứng dụng thực tế.

Tiến trình của Testnet

Để chuẩn bị cho việc ra mắt mainnet, OpenLedger đã ra mắt một testnet công khai nhằm tạo ra một hệ sinh thái phi tập trung mà mọi người có thể tự do tham gia. Người tham gia có thể kiếm điểm theo những cách sau:

• Chạy một nút mạng thử nghiệm

• Hoàn thành nhiều nhiệm vụ Datanet khác nhau

• Đóng góp dữ liệu chất lượng cao

• Mời người dùng mới

Những điểm này sẽ được liên kết với cơ chế phần thưởng theo từng bậc của OpenLedger và những người đóng góp sớm sẽ nhận được ưu đãi dành cho người đi đầu khi mạng chính trực tuyến. Điều đáng chú ý hơn là ngưỡng tham gia cực kỳ đơn giản của nó:

• Các nút tiện ích mở rộng trên thiết bị di động (Android) và trình duyệt có thể được triển khai trong vòng 30 giây

• Không yêu cầu nền tảng kỹ thuật và cơ chế tham gia được thiết kế để mở rộng quy mô

Điều đáng chú ý là Trung Quốc đã trở thành một trong những khu vực tham gia tích cực nhất và tỷ lệ lưu lượng mạng thử nghiệm nằm trong số hàng đầu thế giới. Trong số 24,8 triệu yêu cầu được nền tảng này ghi nhận, Trung Quốc đứng đầu về mặt đóng góp.

Điều này gửi đi một tín hiệu mạnh mẽ: các nhà phát triển, nhà nghiên cứu và chuyên gia AI người Trung Quốc đang tích cực nắm bắt tầm nhìn của OpenLedger và tìm kiếm một giải pháp thay thế kinh tế hơn, phi tập trung hơn và có khả năng mở rộng hơn cho cơ sở hạ tầng AI truyền thống.

Triển vọng tương lai

OpenLoRA đã hỗ trợ các ứng dụng trong nhiều lĩnh vực:

• Cố vấn khoa học chuyên nghiệp

• Trợ lý pháp lý bản địa

• Đồng điều khiển giao dịch dựa trên dữ liệu Web3

• Biên dịch thời gian thực các thông tin liên lạc trên chuỗi

Trong tương lai, nó cũng sẽ hỗ trợ các bộ điều hợp LoRA mẫu bằng không, triển khai nhiều GPU và khả năng suy luận cho các thiết bị biên và thậm chí cả thiết bị đầu cuối di động.

Tại sao lại là OpenLoRA? Tại sao lại là bây giờ?

AI cần phải được phi tập trung, không chỉ liên quan đến tính thuần túy của khái niệm mà còn xuất phát từ nhu cầu về khả năng mở rộng, sự tin cậy và đổi mới trong thực tế. OpenLoRA loại bỏ nút thắt kỹ thuật cuối cùng của AI phi tập trung - phục vụ mô hình quy mô lớn và đạt được những đột phá với hiệu quả mang tính đột phá. Đây không chỉ là một cải tiến về công cụ mà còn là lời kêu gọi tham gia định hình cơ sở hạ tầng AI thế hệ tiếp theo. Với ModelFactory và Proof of Contribution của OpenLedger, các nhà phát triển hiện có thể tinh chỉnh, triển khai và thương mại hóa các mô hình AI một cách minh bạch và chính xác. Và

sự ra đời của OpenLoRA cuối cùng đã biến tất cả những điều này thành hiện thực trên quy mô lớn và theo yêu cầu mà không phải chịu chi phí GPU quá cao.

Tham gia hệ sinh thái OpenLedger và theo dõi tài khoản X của chúng tôi để nhận thông tin phát triển mới nhất, phiên bản phát hành và thông tin hệ sinh thái của AI phi tập trung.

Bài viết này được đóng góp bởi một cộng tác viên và không đại diện cho quan điểm của BlockBeats.

Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của BlockBeats:

Nhóm Telegram đăng ký: https://t.me/theblockbeats

Nhóm Telegram thảo luận: https://t.me/BlockBeats_App

Tài khoản Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia