Open LoRA membentuk ulang apa yang mungkin dengan inferensi. Satu GPU tunggal sekarang dapat secara efisien menangani lebih dari 1.000 adapter LoRA secara bersamaan—itu adalah lonjakan besar. Kejutan? Konsumsi energi per-inferensi turun lebih dari 99%.
Pikirkan apa yang ini buka: beralih antara konfigurasi model yang berbeda menjadi tidak hanya memungkinkan, tetapi benar-benar cepat dan murah. Tidak ada lagi kendala infrastruktur yang menghambat penerapan model dinamis. Inilah yang disebut skala praktis—ketika perangkat keras akhirnya mengejar apa yang benar-benar kita butuhkan.
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.
18 Suka
Hadiah
18
6
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
GasFeeCrying
· 01-15 23:33
Akhirnya ada yang berhasil membuat ini, 1000 LoRA berjalan di satu kartu? Konsumsi energi turun 99%? Ini benar-benar peningkatan infrastruktur yang sesungguhnya
Lihat AsliBalas0
DaoTherapy
· 01-15 20:21
Satu GPU menjalankan lebih dari 1000 LoRA, konsumsi daya bahkan turun 99%, ini beneran gak sih?
Lihat AsliBalas0
BasementAlchemist
· 01-15 20:18
Tunggu, 1000 LoRA berjalan sekaligus? Bukankah ini langsung menjatuhkan biaya inferensi ke lantai, konsumsi daya juga turun 99%... Apakah ini benar-benar nyata?
Lihat AsliBalas0
RektButStillHere
· 01-15 20:18
Wah, 1000 LoRA berjalan bersamaan? Ini baru benar-benar skala besar
Lihat AsliBalas0
TokenRationEater
· 01-15 20:16
Penurunan konsumsi energi sebesar 99%? Angka ini terdengar terlalu luar biasa, pasti bukan cuma hype marketing?
Lihat AsliBalas0
bridge_anxiety
· 01-15 20:03
Wah, 1000 LoRA sekaligus berjalan? Sekarang benar-benar bisa sembarangan mengganti model, tidak perlu lagi khawatir tentang infrastruktur
Ketika skalabilitas berhenti menjadi hambatan.
Open LoRA membentuk ulang apa yang mungkin dengan inferensi. Satu GPU tunggal sekarang dapat secara efisien menangani lebih dari 1.000 adapter LoRA secara bersamaan—itu adalah lonjakan besar. Kejutan? Konsumsi energi per-inferensi turun lebih dari 99%.
Pikirkan apa yang ini buka: beralih antara konfigurasi model yang berbeda menjadi tidak hanya memungkinkan, tetapi benar-benar cepat dan murah. Tidak ada lagi kendala infrastruktur yang menghambat penerapan model dinamis. Inilah yang disebut skala praktis—ketika perangkat keras akhirnya mengejar apa yang benar-benar kita butuhkan.