La mayoría de las configuraciones requieren recursos de GPU considerables, y la ajustación para casos de uso específicos a menudo significa iniciar servidores separados. Esto lleva a:
- Altos costos - Cambio de modelo lento - Uso masivo de memoria
OpenLoRA de @OpenledgerHQ invierte esto con carga dinámica de adaptadores y fusión de modelos en tiempo real, reduciendo costos hasta en un 99% y permitiendo un cambio rápido de modelos (<100ms).
Es un cambio de juego para desarrolladores y empresas.
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Entrenar y desplegar modelos de IA es costoso.
La mayoría de las configuraciones requieren recursos de GPU considerables, y la ajustación para casos de uso específicos a menudo significa iniciar servidores separados. Esto lleva a:
- Altos costos
- Cambio de modelo lento
- Uso masivo de memoria
OpenLoRA de @OpenledgerHQ invierte esto con carga dinámica de adaptadores y fusión de modelos en tiempo real, reduciendo costos hasta en un 99% y permitiendo un cambio rápido de modelos (<100ms).
Es un cambio de juego para desarrolladores y empresas.