#opg $OPG
Эффективность инфраструктуры: конкурентное преимущество в децентрализованном ИИ..
Многие считают, что главная проблема децентрализованного ИИ — это хранение больших моделей.
На мой взгляд, это лишь первый шаг.
Для OpenGradient более значимая задача начинается тогда, когда модель уже доступна в сети.
Холодному инференс-узлу всё равно может понадобиться извлечь модель, проверить её целостность, загрузить в память и только после этого начать обслуживать запросы. Хотя это решаемо в небольшом масштабе, одновременные холодные старты по распределённой сети могут превратиться в ключевое узкое место по производительности.
Я рассматриваю децентрализованный ИИ как состоящий из трёх инфраструктурных уровней:
• Хранилище обеспечивает сохранность.
• Дистрибуция определяет, насколько эффективно модели доходят до узлов инференса.
• Кэширование отвечает за то, будут ли всплески спроса сглажены плавно или приведут к более высокой задержке.
Хранилище сохраняет доступность. Дистрибуция обеспечивает удобство использования.
По этой причине я считаю, что долгосрочная производительность OpenGradient будет зависеть не только от проверяемого ИИ, но и от того, насколько эффективно модели могут быть распределены и предоставлены в любом месте, где возникает потребность в инференсе.
Мне было бы интересно узнать, как @OpenGradient подходит к вопросу доступности моделей и оптимизации холодного старта по мере того, как сеть продолжает масштабироваться.
@OpenGradient
#OPG $OPG
Эффективность инфраструктуры: конкурентное преимущество в децентрализованном ИИ..
Многие считают, что главная проблема децентрализованного ИИ — это хранение больших моделей.
На мой взгляд, это лишь первый шаг.
Для OpenGradient более значимая задача начинается тогда, когда модель уже доступна в сети.
Холодному инференс-узлу всё равно может понадобиться извлечь модель, проверить её целостность, загрузить в память и только после этого начать обслуживать запросы. Хотя это решаемо в небольшом масштабе, одновременные холодные старты по распределённой сети могут превратиться в ключевое узкое место по производительности.
Я рассматриваю децентрализованный ИИ как состоящий из трёх инфраструктурных уровней:
• Хранилище обеспечивает сохранность.
• Дистрибуция определяет, насколько эффективно модели доходят до узлов инференса.
• Кэширование отвечает за то, будут ли всплески спроса сглажены плавно или приведут к более высокой задержке.
Хранилище сохраняет доступность. Дистрибуция обеспечивает удобство использования.
По этой причине я считаю, что долгосрочная производительность OpenGradient будет зависеть не только от проверяемого ИИ, но и от того, насколько эффективно модели могут быть распределены и предоставлены в любом месте, где возникает потребность в инференсе.
Мне было бы интересно узнать, как @OpenGradient подходит к вопросу доступности моделей и оптимизации холодного старта по мере того, как сеть продолжает масштабироваться.
@OpenGradient
#OPG $OPG