Ocean Nodes sind nicht nur eine Frage der Privatsphäre, sie können Ihnen helfen, vollständige, dezentrale Maschinenlern-Pipelines aufzubauen

Mit Ocean Nodes können Sie:

1. Ihre Trainingsdaten über mehrere Knoten hinweg teilen

2. Diese Fragmente intelligent an Rechenanbieter verteilen

3. Trainingsaufträge parallel über das Netzwerk orchestrieren

Diese Architektur ermöglicht horizontale Skalierung durch datenparalleles Training

Schließen Sie fortschrittliche Frameworks wie PyTorch + Horovod, DeepSpeed oder Ray ein, und Sie haben ein System, in dem Rechenleistung und Daten dynamisch zugewiesen, bepreist und genehmigt werden, und das alles bei gleichzeitiger Wahrung der Privatsphäre und Dezentralisierung

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