#opg $OPG
@OpenGradient Se basa en una arquitectura híbrida de cómputo con IA que separa el modelo de la verificación de la prueba. (Hybrid AI Compute Architecture)
HACA:
- Nodos de inferencia (Inference Nodes): ejecutan los modelos a gran velocidad, casi de forma instantánea.
- Nodos completos (Full Nodes): verifican las pruebas de manera asíncrona.
- Nodos de datos (Data Nodes): gestionan el almacenamiento de datos y modelos.
El resultado es una velocidad de respuesta como la de los servicios web tradicionales, con la garantía de que la verificación se realizará posteriormente en la blockchain.
La idea aquí es que el proyecto OpenGradient AI separa dos etapas principales:
1-Ejecución del modelo (Inference):
Esta etapa en la que el modelo de IA realiza la tarea requerida, como analizar texto, generar una imagen o tomar una decisión. Se realiza mediante nodos de inferencia que funcionan con mucha rapidez usando unidades de procesamiento de gráficos (GPU).
El objetivo es brindar al usuario un resultado casi instantáneo, como cualquier modelo de IA tradicional.
2-Verificación de la prueba (Proof verification):
Después de que el modelo entregue el resultado, se genera una prueba criptográfica que demuestra que el resultado provino realmente del modelo correcto y que no fue manipulado.
Esta prueba se envía a los nodos completos, que la verifican de forma asíncrona.
El objetivo es garantizar la transparencia y la confianza, de modo que cualquier parte pueda revisar el resultado.
$OPG es el código oficial del proyecto y se utiliza para pagar las tarifas y recompensar a los operadores de los nodos.
Para ver el proyecto, puedes visitar el sitio oficial https://opengradient.ai
@OpenGradient Se basa en una arquitectura híbrida de cómputo con IA que separa el modelo de la verificación de la prueba. (Hybrid AI Compute Architecture)
HACA:
- Nodos de inferencia (Inference Nodes): ejecutan los modelos a gran velocidad, casi de forma instantánea.
- Nodos completos (Full Nodes): verifican las pruebas de manera asíncrona.
- Nodos de datos (Data Nodes): gestionan el almacenamiento de datos y modelos.
El resultado es una velocidad de respuesta como la de los servicios web tradicionales, con la garantía de que la verificación se realizará posteriormente en la blockchain.
La idea aquí es que el proyecto OpenGradient AI separa dos etapas principales:
1-Ejecución del modelo (Inference):
Esta etapa en la que el modelo de IA realiza la tarea requerida, como analizar texto, generar una imagen o tomar una decisión. Se realiza mediante nodos de inferencia que funcionan con mucha rapidez usando unidades de procesamiento de gráficos (GPU).
El objetivo es brindar al usuario un resultado casi instantáneo, como cualquier modelo de IA tradicional.
2-Verificación de la prueba (Proof verification):
Después de que el modelo entregue el resultado, se genera una prueba criptográfica que demuestra que el resultado provino realmente del modelo correcto y que no fue manipulado.
Esta prueba se envía a los nodos completos, que la verifican de forma asíncrona.
El objetivo es garantizar la transparencia y la confianza, de modo que cualquier parte pueda revisar el resultado.
$OPG es el código oficial del proyecto y se utiliza para pagar las tarifas y recompensar a los operadores de los nodos.
Para ver el proyecto, puedes visitar el sitio oficial https://opengradient.ai