Коли масштабованість перестає бути вузьким місцем.
Open LoRA змінює уявлення про можливості inference. Один GPU тепер може ефективно обробляти понад 1,000 LoRA адаптерів одночасно — це величезний прорив. Що ще важливо? Споживання енергії на один inference знижується більш ніж на 99%.
Подумайте, що це відкриває: перемикання між різними конфігураціями моделі стає не просто можливим, а справді швидким і дешевим. Більше немає обмежень інфраструктури, що стримують динамічне розгортання моделей. Це і є практичний масштаб — коли апаратне забезпечення нарешті наздоганяє наші реальні потреби.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
18 лайків
Нагородити
18
6
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
GasFeeCrying
· 01-15 23:33
Нарешті хтось зробив це, 1000 LoRA на одну карту? Споживання енергії знизилось на 99%? Це справжнє оновлення інфраструктури
Переглянути оригіналвідповісти на0
DaoTherapy
· 01-15 20:21
Один GPU виконує понад 1000 LoRA, споживання енергії зменшується на 99%, це, блядь, правда чи ні
Переглянути оригіналвідповісти на0
BasementAlchemist
· 01-15 20:18
Чекайте, 1000 LoRA одночасно запускаються? Це ж прямо знижує витрати на обчислення до мінімуму, енергоспоживання зменшується на 99%... Це правда чи ні?
Переглянути оригіналвідповісти на0
RektButStillHere
· 01-15 20:18
Чорт, одночасно запускає 1000 LoRA? Це справжній масштаб!
Переглянути оригіналвідповісти на0
TokenRationEater
· 01-15 20:16
Зниження споживання енергії на 99%? Ця цифра звучить надто неправдоподібно, чи впевнені, що це не маркетинговий хід?
Переглянути оригіналвідповісти на0
bridge_anxiety
· 01-15 20:03
Блін, 1000 LoRA одночасно працює? Тепер справді можна вільно перемикати моделі, більше не потрібно турбуватися про інфраструктуру
Коли масштабованість перестає бути вузьким місцем.
Open LoRA змінює уявлення про можливості inference. Один GPU тепер може ефективно обробляти понад 1,000 LoRA адаптерів одночасно — це величезний прорив. Що ще важливо? Споживання енергії на один inference знижується більш ніж на 99%.
Подумайте, що це відкриває: перемикання між різними конфігураціями моделі стає не просто можливим, а справді швидким і дешевим. Більше немає обмежень інфраструктури, що стримують динамічне розгортання моделей. Це і є практичний масштаб — коли апаратне забезпечення нарешті наздоганяє наші реальні потреби.