La plupart des configurations nécessitent d'importantes ressources GPU, et l'ajustement pour des cas d'utilisation spécifiques signifie souvent le déploiement de serveurs séparés. Cela conduit à :
- Coûts élevés - Changement de modèle lent - Utilisation massive de la mémoire
@OpenledgerHQ’s OpenLoRA renverse cela avec un chargement dynamique des adaptateurs et une fusion de modèles en temps réel, réduisant les coûts jusqu'à 99 % et permettant un changement rapide de modèle (<100ms).
C'est un bouleversement pour les développeurs et les entreprises.
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Former et déployer des modèles d'IA est coûteux.
La plupart des configurations nécessitent d'importantes ressources GPU, et l'ajustement pour des cas d'utilisation spécifiques signifie souvent le déploiement de serveurs séparés. Cela conduit à :
- Coûts élevés
- Changement de modèle lent
- Utilisation massive de la mémoire
@OpenledgerHQ’s OpenLoRA renverse cela avec un chargement dynamique des adaptateurs et une fusion de modèles en temps réel, réduisant les coûts jusqu'à 99 % et permettant un changement rapide de modèle (<100ms).
C'est un bouleversement pour les développeurs et les entreprises.