Suasana hari Senin terasa berbeda saat kamu sedang debugging ML terdistribusi. Jadi begini—apakah model machine learning benar-benar sudah memaksimalkan kapasitas jaringan Bittensor?
Sepertinya beberapa tim tidak mau menunggu. Tim inference_labs merilis workflow menarik: ambil file model ONNX-mu, lakukan kuantisasi untuk meningkatkan kecepatan inferensi, lalu potong menjadi beberapa bagian menggunakan dsperse untuk pemrosesan terdistribusi. Yang menarik? Mereka menambahkan zk-snarks di atasnya untuk komputasi yang dapat diverifikasi.
Cukup cerdas jika dipikir-pikir—mengatasi bottleneck bandwidth sambil menjaga bukti tetap ringan. Ada lagi yang bereksperimen dengan sharding model di jaringan terdesentralisasi?
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Suasana hari Senin terasa berbeda saat kamu sedang debugging ML terdistribusi. Jadi begini—apakah model machine learning benar-benar sudah memaksimalkan kapasitas jaringan Bittensor?
Sepertinya beberapa tim tidak mau menunggu. Tim inference_labs merilis workflow menarik: ambil file model ONNX-mu, lakukan kuantisasi untuk meningkatkan kecepatan inferensi, lalu potong menjadi beberapa bagian menggunakan dsperse untuk pemrosesan terdistribusi. Yang menarik? Mereka menambahkan zk-snarks di atasnya untuk komputasi yang dapat diverifikasi.
Cukup cerdas jika dipikir-pikir—mengatasi bottleneck bandwidth sambil menjaga bukti tetap ringan. Ada lagi yang bereksperimen dengan sharding model di jaringan terdesentralisasi?