训练和部署人工智能模型是昂贵的。



大多数设置需要大量的GPU资源,而针对特定用例的微调通常意味着启动单独的服务器。这导致:

- 高成本
- 模型切换缓慢
- 大量内存使用

@OpenledgerHQ 的 OpenLoRA 颠覆了这一点,通过动态适配器加载和实时模型融合,将成本削减高达 99%,并实现快速模型切换 (<100ms)。

这对开发者和企业来说是一个游戏规则的改变者。
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