🚨 Les nœuds d'inférence sont des nœuds de travail sans état qui fournissent des ressources liées à l'IA au réseau @OpenGradient .
Ils fournissent des GPU pour l'inférence locale de modèles ou offrent un accès sécurisé à des fournisseurs de modèles externes comme Anthropic ou @OpenGradient .
Les modèles sont mis en cache localement sur les nœuds d'inférence ou téléchargés au besoin.
Après que l'inférence soit terminée, les preuves et attestations sont réglées et vérifiées sur le réseau de manière asynchrone.
Ces nœuds utilisent des attestations TEE ou des preuves cryptographiques comme ZKML pour garantir la sécurité de la vie privée et la vérifiabilité.
👀 Nœuds Proxy LLM.
Les nœuds proxy LLM fournissent un accès anonyme, privé et vérifiable à des fournisseurs LLM tiers comme Anthropic et OpenGradient. Ces nœuds fonctionnent à l'intérieur des Environnements d'Exécution de Confiance (TEE) et agissent comme des intermédiaires sécurisés entre les utilisateurs et les API LLM externes.
1. Vérifiabilité : Les attestations TEE et la signature cryptographique garantissent que les résultats d'inférence sont vrais et non altérés.
2. Confidentialité : Les requêtes et réponses des utilisateurs sont traitées à l'intérieur du TEE, l'opérateur du nœud ne peut pas voir ni enregistrer les données de requête.
3. Accès au Fournisseur : Acheminez les requêtes vers OpenGradient, Anthropic et d'autres fournisseurs LLM via des connexions sécurisées et attestées.
Les nœuds proxy LLM sont idéaux pour les applications qui nécessitent un raisonnement IA vérifiable, telles que les agents autonomes où vous devez prouver quelles requêtes ont conduit à des actions spécifiques.
👀 Nœuds d'Inférence Locaux
Les nœuds d'inférence locaux exécutent des modèles directement sur des GPU du hub de modèles, fournissant une inférence haute performance pour les modèles source OpenGradient et personnalisés.
1. Exécution Locale : Les modèles s'exécutent directement sur le matériel GPU du nœud
2. Mise en Cache de Modèles : Les modèles sont mis en cache localement ou téléchargés depuis le Hub de Modèles au besoin
3. Modèles Ouverts : Exécutez Llama Mistral et d'autres modèles source OpenGradient depuis le Hub de Modèles
Les nœuds d'inférence locaux sont idéaux pour l'inférence de modèles ML, modèles finement ajustés personnalisés et les cas d'utilisation où vous souhaitez exécuter des modèles source OpenGradient avec vérification cryptographique. 🤔
#OPG $OPG
Ils fournissent des GPU pour l'inférence locale de modèles ou offrent un accès sécurisé à des fournisseurs de modèles externes comme Anthropic ou @OpenGradient .
Les modèles sont mis en cache localement sur les nœuds d'inférence ou téléchargés au besoin.
Après que l'inférence soit terminée, les preuves et attestations sont réglées et vérifiées sur le réseau de manière asynchrone.
Ces nœuds utilisent des attestations TEE ou des preuves cryptographiques comme ZKML pour garantir la sécurité de la vie privée et la vérifiabilité.
👀 Nœuds Proxy LLM.
Les nœuds proxy LLM fournissent un accès anonyme, privé et vérifiable à des fournisseurs LLM tiers comme Anthropic et OpenGradient. Ces nœuds fonctionnent à l'intérieur des Environnements d'Exécution de Confiance (TEE) et agissent comme des intermédiaires sécurisés entre les utilisateurs et les API LLM externes.
1. Vérifiabilité : Les attestations TEE et la signature cryptographique garantissent que les résultats d'inférence sont vrais et non altérés.
2. Confidentialité : Les requêtes et réponses des utilisateurs sont traitées à l'intérieur du TEE, l'opérateur du nœud ne peut pas voir ni enregistrer les données de requête.
3. Accès au Fournisseur : Acheminez les requêtes vers OpenGradient, Anthropic et d'autres fournisseurs LLM via des connexions sécurisées et attestées.
Les nœuds proxy LLM sont idéaux pour les applications qui nécessitent un raisonnement IA vérifiable, telles que les agents autonomes où vous devez prouver quelles requêtes ont conduit à des actions spécifiques.
👀 Nœuds d'Inférence Locaux
Les nœuds d'inférence locaux exécutent des modèles directement sur des GPU du hub de modèles, fournissant une inférence haute performance pour les modèles source OpenGradient et personnalisés.
1. Exécution Locale : Les modèles s'exécutent directement sur le matériel GPU du nœud
2. Mise en Cache de Modèles : Les modèles sont mis en cache localement ou téléchargés depuis le Hub de Modèles au besoin
3. Modèles Ouverts : Exécutez Llama Mistral et d'autres modèles source OpenGradient depuis le Hub de Modèles
Les nœuds d'inférence locaux sont idéaux pour l'inférence de modèles ML, modèles finement ajustés personnalisés et les cas d'utilisation où vous souhaitez exécuter des modèles source OpenGradient avec vérification cryptographique. 🤔
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