Quando a escalabilidade deixa de ser um obstáculo.
Open LoRA redefine o que é possível com inferência. Uma única GPU pode agora lidar de forma eficiente com mais de 1.000 adaptadores LoRA simultaneamente—isso é um avanço enorme. A grande vantagem? O consumo de energia por inferência diminui mais de 99%.
Pense no que isso desbloqueia: alternar entre diferentes configurações de modelo torna-se não apenas viável, mas realmente rápido e barato. Chega de restrições de infraestrutura que impedem a implementação dinâmica de modelos. É assim que a escala prática se apresenta—quando o hardware finalmente acompanha o que realmente precisamos.
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GasFeeCrying
· 01-15 23:33
Finalmente alguém conseguiu fazer isso, 1000 LoRA por uma única placa? Consumo de energia reduzido em 99%? Isso sim é uma verdadeira atualização de infraestrutura
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DaoTherapy
· 01-15 20:21
Uma GPU a executar mais de 1000 LoRA, com consumo de energia a diminuir 99%, isto é mesmo verdade ou é mentira?
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BasementAlchemist
· 01-15 20:18
Espera aí, 1000 LoRA a correr ao mesmo tempo? Isto não está a colocar o custo de inferência diretamente no chão, e o consumo de energia ainda diminui 99%... Isto é verdade?
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RektButStillHere
· 01-15 20:18
Porra, 1000 LoRA a correr ao mesmo tempo? Isto é que é mesmo escala, caramba
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TokenRationEater
· 01-15 20:16
Redução de 99% no consumo de energia? Este número parece demasiado absurdo, tem certeza de que não é apenas marketing?
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bridge_anxiety
· 01-15 20:03
Porra, 1000 LoRA a correr ao mesmo tempo? Agora realmente podemos trocar de modelo à vontade, já não precisamos nos preocupar com a infraestrutura
Quando a escalabilidade deixa de ser um obstáculo.
Open LoRA redefine o que é possível com inferência. Uma única GPU pode agora lidar de forma eficiente com mais de 1.000 adaptadores LoRA simultaneamente—isso é um avanço enorme. A grande vantagem? O consumo de energia por inferência diminui mais de 99%.
Pense no que isso desbloqueia: alternar entre diferentes configurações de modelo torna-se não apenas viável, mas realmente rápido e barato. Chega de restrições de infraestrutura que impedem a implementação dinâmica de modelos. É assim que a escala prática se apresenta—quando o hardware finalmente acompanha o que realmente precisamos.