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Algo a lo que seguí volviendo esta semana es el Model Hub y lo que significa realmente "sin permisos" en la práctica, cuando lo aplicas a modelos de IA específicamente. La mayoría de los repositorios de modelos tienen un guardián. Alguien decide qué se aloja, qué se mantiene, qué se elimina. Esa decisión puede tomarse por razones legítimas o arbitrarias y a menudo no sabes cuáles son.. He tenido herramientas en las que confiaba que desaparecieron sin previo aviso porque un proveedor cambió una política en silencio de la noche a la mañana. Lo que hace Walrus storage para el Model Hub es eliminar ese único punto de eliminación... los modelos son direccionados por contenido, cada uno obtiene un ID de Blob único derivado de su contenido real, no de dónde se almacena. Eso significa que el modelo es permanentemente y verificablemente recuperable mientras exista la capa de almacenamiento descentralizado... no hay un servidor central que pueda apagarse, ni un cambio de política que lo haga inaccesible. Y el diseño de versionado también merece ser destacado, los repositorios soportan versionado semántico con IDs de Blob independientes por versión. Así que cuando un modelo se actualiza, la versión anterior no se sobrescribe, permanece accesible en su propia dirección de forma permanente. Para cualquiera que esté construyendo aplicaciones de producción sobre una versión específica de un modelo, esa estabilidad importa mucho... La restricción de formato es la limitación honesta aquí. ONNX es requerido para inferencia en cadena. Si tu modelo no está en formato ONNX, aún puede ser almacenado y recuperado, pero no puede ejecutarse directamente en la red... Lo que aún quiero entender es cómo funciona realmente el descubrimiento a gran escala cuando el Hub tiene decenas de miles de modelos,,,, ¿la búsqueda de texto completo con etiquetas sigue siendo útil o se convierte en otro problema de aguja en un pajar?? #OPG @OpenGradient $OPG {future}(OPGUSDT)

Algo a lo que seguí volviendo esta semana es el Model Hub y lo que significa realmente "sin permisos" en la práctica, cuando lo aplicas a modelos de IA específicamente.

La mayoría de los repositorios de modelos tienen un guardián. Alguien decide qué se aloja, qué se mantiene, qué se elimina. Esa decisión puede tomarse por razones legítimas o arbitrarias y a menudo no sabes cuáles son..

He tenido herramientas en las que confiaba que desaparecieron sin previo aviso porque un proveedor cambió una política en silencio de la noche a la mañana.

Lo que hace Walrus storage para el Model Hub es eliminar ese único punto de eliminación... los modelos son direccionados por contenido, cada uno obtiene un ID de Blob único derivado de su contenido real, no de dónde se almacena. Eso significa que el modelo es permanentemente y verificablemente recuperable mientras exista la capa de almacenamiento descentralizado... no hay un servidor central que pueda apagarse, ni un cambio de política que lo haga inaccesible.

Y el diseño de versionado también merece ser destacado,

los repositorios soportan versionado semántico con IDs de Blob independientes por versión. Así que cuando un modelo se actualiza, la versión anterior no se sobrescribe, permanece accesible en su propia dirección de forma permanente. Para cualquiera que esté construyendo aplicaciones de producción sobre una versión específica de un modelo, esa estabilidad importa mucho...

La restricción de formato es la limitación honesta aquí. ONNX es requerido para inferencia en cadena. Si tu modelo no está en formato ONNX, aún puede ser almacenado y recuperado, pero no puede ejecutarse directamente en la red...

Lo que aún quiero entender es cómo funciona realmente el descubrimiento a gran escala cuando el Hub tiene decenas de miles de modelos,,,,
¿la búsqueda de texto completo con etiquetas sigue siendo útil o se convierte en otro problema de aguja en un pajar??

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