OpenLedger Kedalaman Penelitian: Membangun Ekonomi Agen Cerdas yang Didorong Data dan Dapat Digabungkan Modelnya
I. Pendahuluan | Lompatan lapisan model Crypto AI
Data, model, dan kekuatan komputasi adalah tiga elemen inti dari infrastruktur AI, yang tidak bisa terpisahkan. Mirip dengan jalur evolusi infrastruktur industri AI tradisional, bidang Crypto AI juga mengalami tahap yang serupa. Pada awal tahun 2024, pasar sempat didominasi oleh proyek GPU terdesentralisasi, yang secara umum menekankan logika pertumbuhan kasar "menggabungkan kekuatan komputasi". Namun, memasuki tahun 2025, fokus industri secara bertahap bergeser ke lapisan model dan data, menandakan bahwa Crypto AI sedang bertransisi dari kompetisi sumber daya dasar menuju pembangunan lapisan tengah yang lebih berkelanjutan dan bernilai aplikasi.
Model Besar Umum (LLM) vs Model Khusus (SLM)
Model bahasa tradisional (LLM) sangat bergantung pada dataset besar dan arsitektur terdistribusi yang kompleks, dengan ukuran parameter sering kali mencapai 70B hingga 500B, dan biaya pelatihan sekali dapat mencapai jutaan dolar. Sementara itu, SLM (Model Bahasa Khusus) sebagai paradigma fine-tuning ringan dari model dasar yang dapat digunakan kembali, biasanya didasarkan pada model sumber terbuka, menggabungkan sedikit data profesional berkualitas tinggi dan teknologi seperti LoRA, untuk dengan cepat membangun model ahli yang memiliki pengetahuan di bidang tertentu, secara signifikan mengurangi biaya pelatihan dan ambang teknis.
Perlu dicatat bahwa SLM tidak akan diintegrasikan ke dalam bobot LLM, tetapi akan beroperasi dengan LLM melalui arsitektur Agent, pengalihan dinamis sistem plugin, hot-plug modul LoRA, dan RAG (generasi yang ditingkatkan dengan pengambilan). Arsitektur ini mempertahankan kemampuan jangkauan luas LLM sambil meningkatkan kinerja profesional melalui modul penyempurnaan, membentuk sistem cerdas kombinasi yang sangat fleksibel.
Crypto AI pada nilai dan batas lapisan model
Proyek Crypto AI pada dasarnya sulit untuk secara langsung meningkatkan kemampuan inti dari model bahasa besar (LLM), penyebab utamanya adalah
Hambatan teknis terlalu tinggi: Skala data, sumber daya komputasi, dan kemampuan rekayasa yang diperlukan untuk melatih Model Dasar sangat besar, saat ini hanya perusahaan teknologi besar seperti Amerika Serikat dan China yang memiliki kemampuan tersebut.
Keterbatasan Ekosistem Sumber Terbuka: Meskipun model dasar arus utama telah sumber terbuka, kunci untuk mendorong terobosan model tetap terpusat pada lembaga penelitian dan sistem rekayasa tertutup, ruang partisipasi proyek di rantai pada lapisan model inti terbatas.
Namun, di atas model dasar sumber terbuka, proyek Crypto AI masih dapat memperpanjang nilai melalui penyempurnaan model bahasa yang disesuaikan (SLM), dan menggabungkan verifikasi dan mekanisme insentif dari Web3. Sebagai "lapisan antarmuka periferal" dari rantai industri AI, terwujud dalam dua arah inti:
Lapisan Verifikasi yang Dapat Dipercaya: Meningkatkan keterlacakan dan ketahanan terhadap pemalsuan keluaran AI dengan mencatat jalur generasi model, kontribusi data, dan penggunaan di dalam rantai.
Mekanisme insentif: Dengan memanfaatkan Token asli, digunakan untuk mendorong perilaku seperti pengunggahan data, pemanggilan model, dan eksekusi agen, membangun siklus positif antara pelatihan dan layanan model.
Analisis Kelayakan Tipe Klasifikasi Model AI dan Blockchain
Dari sini kita dapat melihat bahwa titik jatuh yang dapat dilakukan untuk proyek Crypto AI berbasis model terutama terfokus pada penyempurnaan ringan SLM kecil, pengintegrasian dan verifikasi data on-chain menggunakan arsitektur RAG, serta penyebaran lokal dan insentif untuk model Edge. Dengan menggabungkan verifikasi blockchain dan mekanisme token, Crypto dapat memberikan nilai unik untuk skenario model sumber daya menengah ke bawah ini, membentuk nilai diferensiasi dari "lapisan antarmuka" AI.
Blockchain AI chain yang berbasis pada data dan model, dapat mencatat sumber kontribusi setiap data dan model secara jelas dan tidak dapat diubah, secara signifikan meningkatkan kredibilitas data dan keterlacakan pelatihan model. Pada saat yang sama, melalui mekanisme kontrak pintar, ketika data atau model dipanggil, secara otomatis memicu distribusi hadiah, mengubah perilaku AI menjadi nilai tokenisasi yang dapat diukur dan diperdagangkan, membangun sistem insentif yang berkelanjutan. Selain itu, pengguna komunitas juga dapat mengevaluasi kinerja model melalui pemungutan suara token, berpartisipasi dalam penetapan aturan dan iterasi, serta menyempurnakan struktur pemerintahan terdesentralisasi.
Dua, Ringkasan Proyek | Visi Rantai AI OpenLedger
OpenLedger adalah salah satu dari sedikit proyek blockchain AI di pasar saat ini yang fokus pada data dan mekanisme insentif model. Ini pertama kali mengajukan konsep "Payable AI", yang bertujuan untuk membangun lingkungan operasi AI yang adil, transparan, dan dapat dikombinasikan, yang mendorong kontributor data, pengembang model, dan pembangun aplikasi AI untuk berkolaborasi di platform yang sama dan mendapatkan keuntungan di blockchain sesuai dengan kontribusi nyata.
OpenLedger menyediakan rantai tertutup lengkap dari "penyediaan data" hingga "penempatan model" dan "panggilan bagi hasil", dengan modul inti yang mencakup:
Model Factory: Tanpa perlu pemrograman, Anda dapat menggunakan LoRA untuk pelatihan dan penerapan model kustom yang disesuaikan berdasarkan LLM sumber terbuka;
OpenLoRA: Mendukung keberadaan ribuan model secara bersamaan, memuat secara dinamis sesuai kebutuhan, secara signifikan mengurangi biaya penyebaran;
PoA (Proof of Attribution): Mengukur kontribusi dan mendistribusikan penghargaan melalui pencatatan pemanggilan di blockchain;
Datanets: Jaringan data terstruktur yang ditujukan untuk skenario vertikal, dibangun dan divalidasi melalui kolaborasi komunitas;
Platform Usulan Model (Model Proposal Platform): pasar model on-chain yang dapat dikombinasikan, dipanggil, dan dibayar.
Melalui modul di atas, OpenLedger membangun "infrastruktur ekonomi agen pintar" yang didorong oleh data dan dapat menggabungkan model, mendorong on-chain dari rantai nilai AI.
Dan dalam penerapan teknologi blockchain, OpenLedger menggunakan OP Stack + EigenDA sebagai dasar, membangun lingkungan operasi data dan kontrak yang berkinerja tinggi, biaya rendah, dan dapat diverifikasi untuk model AI.
Dibangun di atas OP Stack: Berdasarkan tumpukan teknologi Optimism, mendukung throughput tinggi dan eksekusi biaya rendah;
Menyelesaikan di jaringan utama Ethereum: Memastikan keamanan transaksi dan integritas aset;
EVM kompatibel: Memudahkan pengembang untuk dengan cepat menerapkan dan memperluas berdasarkan Solidity;
EigenDA menyediakan dukungan ketersediaan data: secara signifikan mengurangi biaya penyimpanan, menjamin verifikasi data.
dibandingkan dengan NEAR yang lebih fokus pada lapisan dasar, yang mengedepankan kedaulatan data dan arsitektur "AI Agents on BOS", OpenLedger lebih fokus pada pembangunan rantai khusus AI yang diarahkan pada insentif data dan model, berkomitmen untuk mewujudkan pengembangan dan pemanggilan model yang dapat dilacak, dapat digabungkan, dan berkelanjutan di atas rantai. Ini adalah infrastruktur insentif model dalam dunia Web3, menggabungkan hosting model, penagihan penggunaan, dan antarmuka yang dapat digabungkan di atas rantai, mendorong jalur realisasi "model sebagai aset".
Tiga, Komponen Inti dan Arsitektur Teknologi OpenLedger
3.1 Model Factory, tidak perlu kode model pabrik
ModelFactory adalah platform penyesuaian model bahasa besar (LLM) di bawah ekosistem OpenLedger. Berbeda dengan kerangka penyesuaian tradisional, ModelFactory menyediakan antarmuka grafis murni, tanpa memerlukan alat baris perintah atau integrasi API. Pengguna dapat melakukan penyesuaian model berdasarkan dataset yang telah disetujui dan diaudit di OpenLedger. Ini mewujudkan alur kerja terpadu untuk otorisasi data, pelatihan model, dan penyebaran, dengan proses inti yang mencakup:
Kontrol akses data: Pengguna mengajukan permintaan data, penyedia meninjau dan menyetujui, data otomatis terhubung ke antarmuka pelatihan model.
Pemilihan dan konfigurasi model: Mendukung LLM utama, melalui GUI konfigurasi hyperparameter.
Penyetelan ringan: Mesin LoRA / QLoRA bawaan, menampilkan kemajuan pelatihan secara real-time.
Evaluasi dan Penempatan Model: Alat evaluasi bawaan, mendukung ekspor untuk penempatan atau berbagi pemanggilan ekosistem.
Antarmuka Verifikasi Interaktif: Menyediakan antarmuka berbasis chat, memudahkan pengujian langsung kemampuan tanya jawab model.
RAG menghasilkan jejak: Menyediakan referensi sumber untuk meningkatkan kepercayaan dan auditabilitas.
Model Factory sistem arsitektur terdiri dari enam modul, mencakup otentikasi identitas, hak akses data, penyetelan model, penilaian penerapan, dan pelacakan RAG, menciptakan platform layanan model terpadu yang aman dan terkontrol, interaksi waktu nyata, serta dapat dimonetisasi secara berkelanjutan.
ModelFactory saat ini mendukung kemampuan model bahasa besar sebagai berikut:
LLaMA Series: Ekosistem yang paling luas, komunitas yang aktif, dan kinerja umum yang kuat, adalah salah satu model dasar sumber terbuka yang paling mainstream saat ini.
Mistral: Arsitektur efisien, kinerja inferensi sangat baik, cocok untuk skenario dengan penempatan yang fleksibel dan sumber daya terbatas.
Qwen：Kinerja tugas dalam bahasa Mandarin sangat baik, kemampuan komprehensif yang kuat, cocok sebagai pilihan utama bagi pengembang dalam negeri.
ChatGLM: Efek percakapan dalam bahasa Mandarin sangat menonjol, cocok untuk layanan pelanggan khusus dan skenario lokal.
Deepseek: Unggul dalam generasi kode dan penalaran matematis, cocok untuk alat bantuan pengembangan cerdas.
Gemma: Model ringan yang diluncurkan oleh Google, dengan struktur yang jelas, mudah untuk cepat digunakan dan bereksperimen.
Falcon: Pernah menjadi tolok ukur kinerja, cocok untuk penelitian dasar atau pengujian perbandingan, tetapi tingkat aktivitas komunitas telah menurun.
BLOOM: Dukungan multi-bahasa yang kuat, tetapi kinerja inferensi yang lemah, cocok untuk penelitian yang mencakup bahasa.
GPT-2: Model awal klasik, hanya cocok untuk tujuan pengajaran dan verifikasi, tidak disarankan untuk penggunaan penerapan nyata.
Meskipun kombinasi model OpenLedger tidak mencakup model MoE berkinerja tinggi terbaru atau model multimodal, strateginya tidak ketinggalan zaman, melainkan didasarkan pada batasan nyata dari penyebaran di blockchain (biaya inferensi, penyesuaian RAG, kompatibilitas LoRA, lingkungan EVM) yang menghasilkan konfigurasi "prioritas praktis".
Model Factory sebagai rantai alat tanpa kode, semua model dilengkapi dengan mekanisme bukti kontribusi, memastikan hak-hak kontributor data dan pengembang model, memiliki kelebihan ambang rendah, dapat dimonetisasi dan dapat dikombinasikan, dibandingkan dengan alat pengembangan model tradisional:
Untuk pengembang: menyediakan jalur lengkap untuk inkubasi model, distribusi, dan pendapatan;
Untuk platform: membentuk aliran aset model dan ekosistem kombinasi;
Untuk pengguna: Anda dapat menggunakan model atau Agen seperti memanggil API.
3.2 OpenLoRA, aset on-chain dari model fine-tuning
LoRA (Low-Rank Adaptation) adalah metode penyetelan parameter yang efisien, yang belajar tugas baru dengan menyisipkan "matriks peringkat rendah" ke dalam model besar yang telah dilatih sebelumnya, tanpa mengubah parameter model asli, sehingga secara signifikan mengurangi biaya pelatihan dan kebutuhan penyimpanan. Model bahasa besar tradisional biasanya memiliki miliaran bahkan triliunan parameter. Untuk menggunakannya dalam tugas tertentu, penyetelan diperlukan. Strategi inti LoRA adalah: "membekukan parameter model besar asli, hanya melatih matriks parameter baru yang disisipkan." Metodenya efisien dalam parameter, pelatihan cepat, dan penerapan fleksibel, sehingga merupakan metode penyetelan utama yang paling cocok untuk penerapan model Web3 dan pemanggilan komposisi saat ini.
OpenLoRA adalah kerangka inferensi ringan yang dirancang khusus untuk penerapan multi-model dan berbagi sumber daya yang dibangun oleh OpenLedger. Tujuan utamanya adalah untuk mengatasi masalah umum dalam penerapan model AI saat ini, seperti biaya tinggi, rendahnya penggunaan kembali, dan pemborosan sumber daya GPU, serta mendorong pelaksanaan "AI yang dapat dibayar" (Payable AI).
Komponen inti arsitektur sistem OpenLoRA, berdasarkan desain modular, mencakup penyimpanan model, eksekusi inferensi, routing permintaan, dan aspek-aspek kunci lainnya, untuk mewujudkan kemampuan penyebaran dan pemanggilan multi-model yang efisien dan biaya rendah:
Modul Penyimpanan LoRA Adapter (LoRA Adapters Storage): LoRA adapter yang telah disesuaikan dihosting di OpenLedger, memungkinkan pemuatan sesuai permintaan, menghindari pemuatan semua model ke dalam memori, dan menghemat sumber daya.
Model Hosting dan Layer Penggabungan Adapter (Model Hosting & Adapter Merging Layer): Semua model fine-tuning berbagi model besar dasar, pada saat inferensi adapter LoRA digabungkan secara dinamis, mendukung beberapa adapter untuk inferensi bersama, meningkatkan kinerja.
Mesin Inferensi (Inference Engine): Mengintegrasikan teknologi optimasi CUDA seperti Flash-Attention, Paged-Attention, dan SGMV.
Modul Pengarahan Permintaan dan Streaming Token (Request Router & Token Streaming): Mengarahkan secara dinamis ke adapter yang tepat berdasarkan model yang dibutuhkan dalam permintaan, dan menghasilkan streaming tingkat token melalui pengoptimalan inti.
Proses inferensi OpenLoRA termasuk dalam proses layanan model "matang dan umum" di tingkat teknis, sebagai berikut:
Memuat model dasar: Sistem memuat sebelumnya seperti LLaMA 3,
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
OpenLedger: Membangun model berbasis data yang dapat dikombinasikan dalam ekonomi AI Web3
OpenLedger Kedalaman Penelitian: Membangun Ekonomi Agen Cerdas yang Didorong Data dan Dapat Digabungkan Modelnya
I. Pendahuluan | Lompatan lapisan model Crypto AI
Data, model, dan kekuatan komputasi adalah tiga elemen inti dari infrastruktur AI, yang tidak bisa terpisahkan. Mirip dengan jalur evolusi infrastruktur industri AI tradisional, bidang Crypto AI juga mengalami tahap yang serupa. Pada awal tahun 2024, pasar sempat didominasi oleh proyek GPU terdesentralisasi, yang secara umum menekankan logika pertumbuhan kasar "menggabungkan kekuatan komputasi". Namun, memasuki tahun 2025, fokus industri secara bertahap bergeser ke lapisan model dan data, menandakan bahwa Crypto AI sedang bertransisi dari kompetisi sumber daya dasar menuju pembangunan lapisan tengah yang lebih berkelanjutan dan bernilai aplikasi.
Model Besar Umum (LLM) vs Model Khusus (SLM)
Model bahasa tradisional (LLM) sangat bergantung pada dataset besar dan arsitektur terdistribusi yang kompleks, dengan ukuran parameter sering kali mencapai 70B hingga 500B, dan biaya pelatihan sekali dapat mencapai jutaan dolar. Sementara itu, SLM (Model Bahasa Khusus) sebagai paradigma fine-tuning ringan dari model dasar yang dapat digunakan kembali, biasanya didasarkan pada model sumber terbuka, menggabungkan sedikit data profesional berkualitas tinggi dan teknologi seperti LoRA, untuk dengan cepat membangun model ahli yang memiliki pengetahuan di bidang tertentu, secara signifikan mengurangi biaya pelatihan dan ambang teknis.
Perlu dicatat bahwa SLM tidak akan diintegrasikan ke dalam bobot LLM, tetapi akan beroperasi dengan LLM melalui arsitektur Agent, pengalihan dinamis sistem plugin, hot-plug modul LoRA, dan RAG (generasi yang ditingkatkan dengan pengambilan). Arsitektur ini mempertahankan kemampuan jangkauan luas LLM sambil meningkatkan kinerja profesional melalui modul penyempurnaan, membentuk sistem cerdas kombinasi yang sangat fleksibel.
Crypto AI pada nilai dan batas lapisan model
Proyek Crypto AI pada dasarnya sulit untuk secara langsung meningkatkan kemampuan inti dari model bahasa besar (LLM), penyebab utamanya adalah
Namun, di atas model dasar sumber terbuka, proyek Crypto AI masih dapat memperpanjang nilai melalui penyempurnaan model bahasa yang disesuaikan (SLM), dan menggabungkan verifikasi dan mekanisme insentif dari Web3. Sebagai "lapisan antarmuka periferal" dari rantai industri AI, terwujud dalam dua arah inti:
Analisis Kelayakan Tipe Klasifikasi Model AI dan Blockchain
Dari sini kita dapat melihat bahwa titik jatuh yang dapat dilakukan untuk proyek Crypto AI berbasis model terutama terfokus pada penyempurnaan ringan SLM kecil, pengintegrasian dan verifikasi data on-chain menggunakan arsitektur RAG, serta penyebaran lokal dan insentif untuk model Edge. Dengan menggabungkan verifikasi blockchain dan mekanisme token, Crypto dapat memberikan nilai unik untuk skenario model sumber daya menengah ke bawah ini, membentuk nilai diferensiasi dari "lapisan antarmuka" AI.
Blockchain AI chain yang berbasis pada data dan model, dapat mencatat sumber kontribusi setiap data dan model secara jelas dan tidak dapat diubah, secara signifikan meningkatkan kredibilitas data dan keterlacakan pelatihan model. Pada saat yang sama, melalui mekanisme kontrak pintar, ketika data atau model dipanggil, secara otomatis memicu distribusi hadiah, mengubah perilaku AI menjadi nilai tokenisasi yang dapat diukur dan diperdagangkan, membangun sistem insentif yang berkelanjutan. Selain itu, pengguna komunitas juga dapat mengevaluasi kinerja model melalui pemungutan suara token, berpartisipasi dalam penetapan aturan dan iterasi, serta menyempurnakan struktur pemerintahan terdesentralisasi.
Dua, Ringkasan Proyek | Visi Rantai AI OpenLedger
OpenLedger adalah salah satu dari sedikit proyek blockchain AI di pasar saat ini yang fokus pada data dan mekanisme insentif model. Ini pertama kali mengajukan konsep "Payable AI", yang bertujuan untuk membangun lingkungan operasi AI yang adil, transparan, dan dapat dikombinasikan, yang mendorong kontributor data, pengembang model, dan pembangun aplikasi AI untuk berkolaborasi di platform yang sama dan mendapatkan keuntungan di blockchain sesuai dengan kontribusi nyata.
OpenLedger menyediakan rantai tertutup lengkap dari "penyediaan data" hingga "penempatan model" dan "panggilan bagi hasil", dengan modul inti yang mencakup:
Melalui modul di atas, OpenLedger membangun "infrastruktur ekonomi agen pintar" yang didorong oleh data dan dapat menggabungkan model, mendorong on-chain dari rantai nilai AI.
Dan dalam penerapan teknologi blockchain, OpenLedger menggunakan OP Stack + EigenDA sebagai dasar, membangun lingkungan operasi data dan kontrak yang berkinerja tinggi, biaya rendah, dan dapat diverifikasi untuk model AI.
dibandingkan dengan NEAR yang lebih fokus pada lapisan dasar, yang mengedepankan kedaulatan data dan arsitektur "AI Agents on BOS", OpenLedger lebih fokus pada pembangunan rantai khusus AI yang diarahkan pada insentif data dan model, berkomitmen untuk mewujudkan pengembangan dan pemanggilan model yang dapat dilacak, dapat digabungkan, dan berkelanjutan di atas rantai. Ini adalah infrastruktur insentif model dalam dunia Web3, menggabungkan hosting model, penagihan penggunaan, dan antarmuka yang dapat digabungkan di atas rantai, mendorong jalur realisasi "model sebagai aset".
Tiga, Komponen Inti dan Arsitektur Teknologi OpenLedger
3.1 Model Factory, tidak perlu kode model pabrik
ModelFactory adalah platform penyesuaian model bahasa besar (LLM) di bawah ekosistem OpenLedger. Berbeda dengan kerangka penyesuaian tradisional, ModelFactory menyediakan antarmuka grafis murni, tanpa memerlukan alat baris perintah atau integrasi API. Pengguna dapat melakukan penyesuaian model berdasarkan dataset yang telah disetujui dan diaudit di OpenLedger. Ini mewujudkan alur kerja terpadu untuk otorisasi data, pelatihan model, dan penyebaran, dengan proses inti yang mencakup:
Model Factory sistem arsitektur terdiri dari enam modul, mencakup otentikasi identitas, hak akses data, penyetelan model, penilaian penerapan, dan pelacakan RAG, menciptakan platform layanan model terpadu yang aman dan terkontrol, interaksi waktu nyata, serta dapat dimonetisasi secara berkelanjutan.
ModelFactory saat ini mendukung kemampuan model bahasa besar sebagai berikut:
Meskipun kombinasi model OpenLedger tidak mencakup model MoE berkinerja tinggi terbaru atau model multimodal, strateginya tidak ketinggalan zaman, melainkan didasarkan pada batasan nyata dari penyebaran di blockchain (biaya inferensi, penyesuaian RAG, kompatibilitas LoRA, lingkungan EVM) yang menghasilkan konfigurasi "prioritas praktis".
Model Factory sebagai rantai alat tanpa kode, semua model dilengkapi dengan mekanisme bukti kontribusi, memastikan hak-hak kontributor data dan pengembang model, memiliki kelebihan ambang rendah, dapat dimonetisasi dan dapat dikombinasikan, dibandingkan dengan alat pengembangan model tradisional:
3.2 OpenLoRA, aset on-chain dari model fine-tuning
LoRA (Low-Rank Adaptation) adalah metode penyetelan parameter yang efisien, yang belajar tugas baru dengan menyisipkan "matriks peringkat rendah" ke dalam model besar yang telah dilatih sebelumnya, tanpa mengubah parameter model asli, sehingga secara signifikan mengurangi biaya pelatihan dan kebutuhan penyimpanan. Model bahasa besar tradisional biasanya memiliki miliaran bahkan triliunan parameter. Untuk menggunakannya dalam tugas tertentu, penyetelan diperlukan. Strategi inti LoRA adalah: "membekukan parameter model besar asli, hanya melatih matriks parameter baru yang disisipkan." Metodenya efisien dalam parameter, pelatihan cepat, dan penerapan fleksibel, sehingga merupakan metode penyetelan utama yang paling cocok untuk penerapan model Web3 dan pemanggilan komposisi saat ini.
OpenLoRA adalah kerangka inferensi ringan yang dirancang khusus untuk penerapan multi-model dan berbagi sumber daya yang dibangun oleh OpenLedger. Tujuan utamanya adalah untuk mengatasi masalah umum dalam penerapan model AI saat ini, seperti biaya tinggi, rendahnya penggunaan kembali, dan pemborosan sumber daya GPU, serta mendorong pelaksanaan "AI yang dapat dibayar" (Payable AI).
Komponen inti arsitektur sistem OpenLoRA, berdasarkan desain modular, mencakup penyimpanan model, eksekusi inferensi, routing permintaan, dan aspek-aspek kunci lainnya, untuk mewujudkan kemampuan penyebaran dan pemanggilan multi-model yang efisien dan biaya rendah:
Proses inferensi OpenLoRA termasuk dalam proses layanan model "matang dan umum" di tingkat teknis, sebagai berikut: