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?
TAO0.29%
Lihat Asli
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.
  • Hadiah
  • 7
  • Posting ulang
  • Bagikan
Komentar
0/400
AirdropDreamBreakervip
· 14jam yang lalu
Pengalaman kuantitatif, terus menurun
Lihat AsliBalas0
SquidTeachervip
· 12-08 05:55
Distribusinya agak menarik
Lihat AsliBalas0
degenwhisperervip
· 12-08 05:53
Hari yang membahagiakan bagi para insinyur
Lihat AsliBalas0
EthMaximalistvip
· 12-08 05:52
Kinerja terdistribusi sangat kuat.
Lihat AsliBalas0
BuyHighSellLowvip
· 12-08 05:35
Metode kamu benar-benar canggih
Lihat AsliBalas0
just_another_walletvip
· 12-08 05:30
Komputasi terdistribusi memang luar biasa
Lihat AsliBalas0
RektDetectivevip
· 12-08 05:26
Komputasi terdistribusi memang luar biasa!
Lihat AsliBalas0
  • Sematkan
Perdagangkan Kripto Di Mana Saja Kapan Saja
qrCode
Pindai untuk mengunduh aplikasi Gate
Komunitas
Bahasa Indonesia
  • 简体中文
  • English
  • Tiếng Việt
  • 繁體中文
  • Español
  • Русский
  • Français (Afrique)
  • Português (Portugal)
  • Bahasa Indonesia
  • 日本語
  • بالعربية
  • Українська
  • Português (Brasil)