Yotta Labs sta facendo qualcosa con la gestione del flusso di lavoro dell'IA. Stanno lavorando con @Walrus 🦭/acc per assicurarsi che i sistemi di apprendimento automatico possano funzionare bene. I modelli di IA stanno diventando più grandi. I flussi di lavoro stanno diventando più complicati. Questo significa che dobbiamo gestire una grande quantità di dati e altre cose che derivano dall'addestramento e dall'uso di questi modelli. Il vecchio modo di memorizzare e gestire tutte queste informazioni non funziona bene. È lento, costoso. Può fallire facilmente.
Yotta Labs sta risolvendo questo problema utilizzando Walrus per memorizzare le cose in un modo. Questo rende la gestione del flusso di lavoro dell'IA, presso Yotta Labs, in grado di gestire sempre più affidabilità. Yotta Labs e Walrus stanno migliorando le pipeline di IA. Yotta Labs sta utilizzando lo storage decentralizzato di Walrus per aiutare in questo.
L'idea principale di questa integrazione è mantenere la gestione dei compiti dallo storage dei dati. Yotta Labs si occupa di garantire che i compiti vengano eseguiti nell'ordine e che il flusso di lavoro abbia senso, mentre Walrus è responsabile dell'archiviazione di grandi file in modo che possano essere accessibili da molti luoghi. Cose come i dati utilizzati per addestrare lo stato del modello, i punti di registrazione di come è andata la valutazione e i risultati finali vengono tutti scritti direttamente su Walrus invece di essere inviati attraverso un server centrale. In questo modo, nessuna persona è in controllo di tutti i dati e il sistema può gestire il lavoro senza rallentare. Yotta Labs e Walrus lavorano insieme per rendere tutto ciò possibile, con Yotta Labs che gestisce i compiti e Walrus che archivia i dati.
Per i team di Intelligenza Artificiale, questa architettura è davvero utile perché consente molta flessibilità. Le pipeline di Intelligenza Artificiale possono funzionare in luoghi diversi come il cloud, edge e calcolo on-chain senza dover spostare i dati in aree di archiviazione speciali utilizzabili solo da un'azienda. Ogni parte del flusso di lavoro utilizza oggetti indirizzati al contenuto che sono archiviati su Walrus, il che assicura che tutto sia corretto e possa essere ripetuto. I ricercatori di Intelligenza Artificiale possono verificare che un modello sia stato addestrato su un set di dati e che i risultati siano quelli che dovrebbero essere per un certo processo.
Questo è molto importante per i team che lavorano insieme. Per i team che devono seguire molte regole, dove è necessario tenere traccia di tutto ciò che viene fatto e i team di Intelligenza Artificiale possono davvero trarre vantaggio da questo. Lo storage decentralizzato è davvero buono perché è resiliente. Quando archivi le cose in un certo modo, non devi preoccuparti che il sistema si guasti come fai con gli archivi di oggetti centralizzati. Anche se alcuni dei nodi hanno problemi, puoi comunque accedere alle cose di cui hai bisogno da altri luoghi sulla rete. Questo rende tutto molto migliore per i lavori che richiedono molto tempo per essere completati e per i servizi utilizzati da molte persone.
Lo storage decentralizzato aiuta anche con i costi perché puoi prevedere quanto dovrai pagare. Con lo storage, il costo di archiviazione dei tuoi dati non è controllato da un'unica azienda, quindi non devi preoccuparti che cambino i loro prezzi o limitino quanto dato puoi spostare. L'integrazione di Yotta Labs e Walrus è davvero buona per la decentralizzazione. Questo perché l'integrazione di Yotta Labs e Walrus assicura che la gestione dei flussi di lavoro intelligenti segua i principi del Web3. Quando parliamo dell'integrazione di Yotta Labs e Walrus, le persone che possiedono i dati sono gli utenti, i team o le DAO, non le piattaforme.
L'integrazione di Yotta Labs e Walrus ci consente di gestire le pipeline in modo trasparente. L'integrazione di Yotta Labs e Walrus applica regole di accesso a livello di protocollo. Questo è ciò che l'integrazione di Yotta Labs e Walrus fa nel tempo: aiuta a creare reti di intelligenza artificiale. In queste reti di intelligenza decentralizzata, l'integrazione di Yotta Labs e Walrus rende possibile condividere modelli, set di dati e output senza necessità di autorizzazione e questo non influisce sulle prestazioni. L'integrazione di Yotta Labs e Walrus è molto utile per la decentralizzazione e per la gestione dei flussi di lavoro intelligenti.
Con l'IA che continua a richiedere set di dati più grandi e pipeline più complesse, le infrastrutture centralizzate faticheranno a tenere il passo. Combinando l'orchestrazione dei flussi di lavoro con lo storage decentralizzato, Yotta Labs e Walrus offrono un percorso pratico verso sistemi di IA scalabili, verificabili e resistenti alla censura. Questa integrazione dimostra come i principi decentralizzati possano risolvere reali sfide operative nel moderno machine learning, aprendo la strada a ecosistemi di IA aperti.
