#opg | $OPG | @OpenGradient
Ce trebuie să știi despre OpenGradient Storage?
@OpenGradient folosește Walrus pentru stocare descentralizată.
Walrus oferă stratul de stocare pentru modele AI și dovezi mari de inferență, menținând aceste active accesibile și blockchain-ul eficient.
Walrus stochează datele ca bloburi, fiecare identificat printr-un ID blob unic. OpenGradient folosește aceste ID-uri blob pentru a face referire la:
Modele AI : Fișierele model încărcate în hub-ul modelului sunt stocate pe Walrus și recuperate de nodurile de inferență atunci când este nevoie.
Dovezi mari : ZKML și alte dovezi mari de inferență sunt stocate pe Walrus, cu doar ID-ul blob înregistrat pe blockchain.
Această separare menține blockchain-ul subțire, stocând doar referințele, în timp ce menține disponibilitatea și verificabilitatea completă a datelor.
Când un model este încărcat, acesta este stocat pe Walrus și i se atribuie un ID blob. Nodurile de inferență descarcă și stochează modelele local, după cum este necesar.
Model încărcat pe Walrus, ID blob atribuit.
Utilizatorul solicită inferență pentru model.
Nodul de inferență descarcă modelul folosind ID-ul blob.
Modelul este stocat local pentru cereri viitoare.
Dovezile mari de inferență sunt de asemenea stocate pe Walrus pentru a evita aglomerarea blockchain-ului.
> Pe blockchain : Referință ID blob și statut de verificare.
> Walrus : Date complete ale dovezii.
Acest lucru permite rețelei să se scaleze fără aglomerarea stării, asigurându-se că toate rămân accesibile și verificabile.
#OPG
Ce trebuie să știi despre OpenGradient Storage?
@OpenGradient folosește Walrus pentru stocare descentralizată.
Walrus oferă stratul de stocare pentru modele AI și dovezi mari de inferență, menținând aceste active accesibile și blockchain-ul eficient.
Walrus stochează datele ca bloburi, fiecare identificat printr-un ID blob unic. OpenGradient folosește aceste ID-uri blob pentru a face referire la:
Modele AI : Fișierele model încărcate în hub-ul modelului sunt stocate pe Walrus și recuperate de nodurile de inferență atunci când este nevoie.
Dovezi mari : ZKML și alte dovezi mari de inferență sunt stocate pe Walrus, cu doar ID-ul blob înregistrat pe blockchain.
Această separare menține blockchain-ul subțire, stocând doar referințele, în timp ce menține disponibilitatea și verificabilitatea completă a datelor.
Când un model este încărcat, acesta este stocat pe Walrus și i se atribuie un ID blob. Nodurile de inferență descarcă și stochează modelele local, după cum este necesar.
Model încărcat pe Walrus, ID blob atribuit.
Utilizatorul solicită inferență pentru model.
Nodul de inferență descarcă modelul folosind ID-ul blob.
Modelul este stocat local pentru cereri viitoare.
Dovezile mari de inferență sunt de asemenea stocate pe Walrus pentru a evita aglomerarea blockchain-ului.
> Pe blockchain : Referință ID blob și statut de verificare.
> Walrus : Date complete ale dovezii.
Acest lucru permite rețelei să se scaleze fără aglomerarea stării, asigurându-se că toate rămân accesibile și verificabile.
#OPG