スケーラビリティがボトルネックでなくなるとき。



Open LoRAは推論の可能性を再構築します。1台のGPUで、今や1000以上のLoRAアダプターを同時に効率的に処理できるようになりました—これは大きな進歩です。驚きのポイントは?推論ごとのエネルギー消費が99%以上削減されることです。

これがもたらすものを考えてみてください:異なるモデル構成間の切り替えが、単なる実現可能性だけでなく、実際に高速かつ低コストで行えるようになります。動的なモデル展開を妨げるインフラの制約はもうありません。これが実用的なスケールの姿です—ハードウェアが私たちの本当に必要とするものに追いついたとき。
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GasFeeCryingvip
· 01-15 23:33
ついに誰かがこの問題を解決しましたね、1000個のLoRAを1枚のカードで動かす?消費電力も99%削減?これこそ本当のインフラストラクチャのアップグレードです。
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DaoTherapyvip
· 01-15 20:21
1つのGPUで1000以上のLoRAを実行しながら、消費電力が99%も低減するって、マジで本当なのかよ
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BasementAlchemistvip
· 01-15 20:18
ちょっと待って、1000個のLoRAを同時に動かすの?これは推論コストを直接地面に叩きつけることになるじゃないか、エネルギー消費も99%削減...本当なのかこれ
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RektButStillHerevip
· 01-15 20:18
ちょっと待って、1000個のLoRAを同時に動かすのか?これこそ本当のスケールだな
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TokenRationEatervip
· 01-15 20:16
99%のエネルギー消費削減?この数字はあまりにも非現実的に聞こえるが、マーケティングの誇張ではないのか?
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bridge_anxietyvip
· 01-15 20:03
くそ、1000個のLoRAを同時に動かすのか?これで本当にモデルを自由に切り替えられるようになったね。もうインフラの心配は不要だ。
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