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截止於 8月9日 24:00 (UTC+8)
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#成长值抽奖12期开启#
訓練和部署人工智能模型是昂貴的。
大多數設置需要大量的GPU資源,而針對特定用例的微調通常意味着啓動單獨的服務器。這導致:
- 高成本
- 模型切換緩慢
- 大量內存使用
@OpenledgerHQ 的 OpenLoRA 顛覆了這一點,通過動態適配器加載和實時模型融合,將成本削減高達 99%,並實現快速模型切換 (<100ms)。
這對開發者和企業來說是一個遊戲規則的改變者。