#OpenLedger Me ha surgido una pregunta sencilla sobre OpenLoRA de @OpenLedger : ¿cómo lanzar físicamente miles de modelos de IA en una sola GPU, y no solo escribirlo bonito en una presentación?
En la variante clásica, todo es simple: el modelo ocupa memoria de la tarjeta gráfica. Más modelos — más GPUs. A gran escala, esto se convierte rápidamente en enormes gastos.
LoRA aborda esto de otra manera. En lugar de crear un modelo completamente nuevo, se añade un pequeño adaptador al modelo base. Es decir, cientos de versiones fine-tuned pueden tener una base común, y diferenciarse solo por pequeños conjuntos de parámetros.
OpenLoRA va aún más allá: el modelo base está siempre activo, y los adaptadores necesarios se conectan solo para solicitudes específicas. Se llama una especialización — el adaptador se carga, trabaja y libera espacio.
Junto con la cuantización y optimización de memoria, esto permite reducir la carga sobre la GPU.
La idea en sí no es magia ni un truco único — una dirección similar ha sido investigada desde hace tiempo en la infraestructura de IA. La pregunta es otra: ¿podrá OpenLedger demostrar esto a gran escala?
¿Qué opinas, miles de adaptadores en una sola GPU — ¿será el estándar del futuro o solo un número que se ve bien en las pruebas?
@OpenLedger #OpenLedger $OPEN
En la variante clásica, todo es simple: el modelo ocupa memoria de la tarjeta gráfica. Más modelos — más GPUs. A gran escala, esto se convierte rápidamente en enormes gastos.
LoRA aborda esto de otra manera. En lugar de crear un modelo completamente nuevo, se añade un pequeño adaptador al modelo base. Es decir, cientos de versiones fine-tuned pueden tener una base común, y diferenciarse solo por pequeños conjuntos de parámetros.
OpenLoRA va aún más allá: el modelo base está siempre activo, y los adaptadores necesarios se conectan solo para solicitudes específicas. Se llama una especialización — el adaptador se carga, trabaja y libera espacio.
Junto con la cuantización y optimización de memoria, esto permite reducir la carga sobre la GPU.
La idea en sí no es magia ni un truco único — una dirección similar ha sido investigada desde hace tiempo en la infraestructura de IA. La pregunta es otra: ¿podrá OpenLedger demostrar esto a gran escala?
¿Qué opinas, miles de adaptadores en una sola GPU — ¿será el estándar del futuro o solo un número que se ve bien en las pruebas?
@OpenLedger #OpenLedger $OPEN