Avec la hausse rapide des coûts du matériel de calcul, les réseaux de calcul décentralisés gagnent du terrain en tant qu'alternative viable. DECLOUD propose une approche unique : les créateurs de modèles téléchargent leurs tâches d'entraînement, des formateurs indépendants exécutent le travail informatique en utilisant des ressources GPU disponibles, et des validateurs supervisent le processus pour garantir la qualité et une distribution équitable des récompenses. Ce modèle à trois couches crée des incitations pour une utilisation efficace des ressources tout en répondant à la demande croissante d'infrastructures d'entraînement AI abordables.
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SatsStacking
· Il y a 5h
Cette conception en trois couches est effectivement intéressante, mais le point clé reste de savoir si la bande de validateurs est fiable ou non.
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VibesOverCharts
· Il y a 5h
Utiliser les ressources GPU inutilisées pour entraîner des modèles, cette idée est plutôt géniale... Je ne sais juste pas si le côté validator est fiable ou non, j'ai peur de me faire arnaquer.
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SnapshotDayLaborer
· Il y a 5h
Honnêtement, cette architecture en trois couches semble fluide, mais j'ai peur qu'une fois mise en œuvre, ce soit le chaos.
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GasFeeCrier
· Il y a 5h
Mince, les prix des cartes graphiques sont tellement exorbitants, le réseau de puissance de calcul distribué est vraiment une solution.
Avec la hausse rapide des coûts du matériel de calcul, les réseaux de calcul décentralisés gagnent du terrain en tant qu'alternative viable. DECLOUD propose une approche unique : les créateurs de modèles téléchargent leurs tâches d'entraînement, des formateurs indépendants exécutent le travail informatique en utilisant des ressources GPU disponibles, et des validateurs supervisent le processus pour garantir la qualité et une distribution équitable des récompenses. Ce modèle à trois couches crée des incitations pour une utilisation efficace des ressources tout en répondant à la demande croissante d'infrastructures d'entraînement AI abordables.