빠르게 진화하는 분산형 AI 분야에서 OpenLedger는 차세대 블록체인 네트워크로서 AI 모델을 구축, 미세 조정 및 상용화하기 위한 기반을 새롭게 정의하고 있습니다. OpenLedger는 AI를 민주화한다는 비전을 가지고, 기여자가 생태계에서 수동적인 참여자가 될 뿐만 아니라 가치 분배가 투명하고 확장 가능하며 검증 가능한 분산형 네트워크의 이해 관계자가 될 수 있도록 하는 풀스택 인프라를 구축하고 있습니다. 이 프로젝트는 Polychain Capital, Borderless Capital, HashKey와 같은 최고 자본과 Sreeram Kannan, Balaji Srinivasan, Sandeep Nailwal, Kenny Li와 같은 업계 리더의 지원을 받았으며, 분산형 AI를 가능하고 실용적으로 만드는 인프라 계층을 조용히 구축하고 있습니다.

혁신적인 기술 매트릭스를 갖춘 OpenLoRA는 획기적인 모델입니다. 이 모델 제공 프레임워크는 AI 모델을 미세하게 조정하는 효율성, 확장성 및 비용 효율성을 새롭게 정의합니다. 하지만 OpenLoRA의 중요성을 이해하려면 먼저 현재 AI 인프라의 체계적인 결함을 살펴봐야 합니다.

핵심적인 문제점: 중앙 집중식 AI와 추론 병목 현상

다양한 산업에서 AI 응용 프로그램이 가속화되고 있지만, 대다수의 혁신은 여전히 중앙 집중화에 의해 독점되고 있습니다. AI 모델은 일반적으로 기술 거대 기업에 의해 훈련되고 배포되며 비공개 API에 의해 폐쇄됩니다. 이들의 훈련 데이터 세트는 불투명하며 가치 귀속 메커니즘을 추적하는 것은 불가능합니다.

더욱 중요한 점은 AI 모델을 미세하게 조정하는 것(특히 수직적 분야의 특수 애플리케이션의 경우)이 점점 더 대중화되면서 주요 병목 현상인 모델 제공이 나타났다는 것입니다.

모델 배포의 핵심 과제:

• 높은 GPU 비용: 미세 조정된 각 모델에는 일반적으로 독립적인 인스턴스가 필요하며 확장 비용은 기하급수적으로 증가합니다.

• 지연 시간과 처리량 간의 게임: 높은 동시성은 종종 응답 지연이나 모델 정확도 감소로 이어집니다.

• 메모리 제한: 기존 배포 프레임워크는 여러 모델을 미리 로드해야 하며 메모리 사용률이 매우 낮습니다.

• 엄격한 개인화 서비스: 사용자 전용 모델의 대규모 배포는 기술적 어려움과 경제적 타당성이라는 두 가지 장애물에 직면합니다.

시장에는 대규모 개인화, 낮은 비용, 높은 효율성 및 기본적인 분산화를 고려할 수 있는 모델 서비스 솔루션이 시급히 필요합니다.

OpenLoRA: 모델 서비스의 패러다임 전환

OpenLoRA는 OpenLedger가 제공하는 솔루션입니다. 이 고성능 확장형 프레임워크는 단일 GPU에서 수천 개의 LoRA(저랭크 적응형) 모델을 병렬로 처리할 수 있어 운영 비용을 크게 절감할 뿐만 아니라 차세대 AI 애플리케이션의 가능성을 열어줍니다.

OpenLoRA의 획기적인 기능:

• 동적 어댑터 로딩: 전체 사전 로딩 대신 즉시 로딩 메커니즘을 사용하여 GPU 메모리를 해제합니다.

• 실시간 모델 융합: 통합 추론을 달성하기 위해 런타임 다중 어댑터 병합을 지원합니다.

• 스트리밍 양자화 처리: 토큰 스트리밍 및 4비트 양자화를 지원하여 매우 낮은 지연 시간 실시간 추론을 달성합니다.

• 고성능 지표:

 토큰 생성 속도: 2000+/초

 지연: 20-50ms

 메모리 사용량: <12GB(기존 프레임워크 필요) 40-50GB)

• 개발자 친화적: 간단한 API를 통해 어댑터를 로드, 병합, 실행 및 언로드하여 제품 시나리오에 완벽하게 적용할 수 있습니다.

벤치마크 테스트: OpenLoRA의 장점 정량화

최신 성능 테스트는 OpenLoRA가 모든 측면에서 기존 모델 서비스 프레임워크를 능가한다는 것을 확인합니다.

비교 테스트 결과, OpenLoRA의 토큰 생성 속도는 기존 솔루션보다 4배 이상 빠르며 메모리 사용량도 크게 줄었습니다. 동시 부하가 높은 상황에서도 20ms라는 극히 낮은 지연 시간을 유지하면서도 수천 개의 LoRA 어댑터에 서비스를 제공하는 데 12GB 미만의 비디오 메모리가 필요합니다. 이러한 지표는 다양한 하드웨어 환경에서 검증되었으며, 이는 OpenLoRA가 처리량과 효율성 측면에서 기존 아키텍처를 계속 선도하고 있음을 보여줍니다. 이러한 성능 향상을 통해 OpenLoRA는 분산 환경에서 확장 가능하고 실시간적인 AI 배포를 위한 최적의 인프라로 자리매김하게 되었습니다.

개인화된 비서, 다중 도메인 에이전트를 배포하거나 실시간 AI 서비스를 구축하려는 개발자의 경우 OpenLoRA 아키텍처는 GPU 리소스 부담을 완전히 제거합니다.

OpenLedger의 기본 AI 블록체인 인프라 기반

OpenLoRA는 독립형 서비스가 아니지만 AI 애플리케이션을 위해 특별히 설계된 OpenLedger 블록체인 네트워크에 긴밀하게 통합되어 있습니다. 인프라에는 다음이 포함됩니다.

• ModelFactory: GUI 기반 LoRA/QLoRA 모델 미세 조정 엔진

• 속성 증명: 암호화된 권리 확인을 통해 데이터 및 기여자의 미세 조정 권리를 보호합니다.

• 데이터넷: 고품질 수직 필드 학습 데이터를 제공하는 분산형 데이터 네트워크입니다.

이러한 계층은 함께 "Payable AI"의 초석을 형성합니다. 이 새로운 패러다임에서 모델은 분산되고 투명할 뿐만 아니라 사용자 기여에 따라 가치를 분배할 수도 있습니다. OpenLoRA는 실제 응용 프로그램을 위한 대규모 저비용 모델 배포라는 기술 스택의 마지막 장애물을 해결함으로써 이러한 사명을 더욱 발전시킵니다.

테스트넷 진행 상황

OpenLedger는 메인넷 출시를 준비하면서 사람들이 자유롭게 참여할 수 있는 분산형 생태계를 구축하기 위해 공개 테스트넷을 출시했습니다. 참가자는 다음과 같은 방법으로 포인트를 획득할 수 있습니다.

• 테스트넷 노드 실행

• 다양한 데이터넷 작업 완료

• 고품질 데이터 제공

• 신규 사용자 초대

이러한 포인트는 OpenLedger의 단계별 보상 메커니즘에 연결되며, 초기 기여자는 메인넷이 온라인으로 전환될 때 선점자 인센티브를 받게 됩니다. 더욱 주목할 만한 점은 참여 임계값이 매우 간단하다는 것입니다.

• 모바일(Android) 및 브라우저 확장 노드는 30초 이내에 배포할 수 있습니다.

• 기술적 배경 지식이 필요 없으며 참여 메커니즘은 규모에 맞게 설계되었습니다.

중국이 가장 적극적으로 참여하는 지역 중 하나가 되었다는 점과 테스트 네트워크 트래픽 비율이 전 세계 최고 수준이라는 점이 주목할 만합니다. 플랫폼에 기록된 2,480만 건의 요청 중 중국은 기여도 측면에서 1위를 차지했습니다.

이는 강력한 신호를 보냅니다. 중국 개발자, 연구원 및 AI 실무자는 OpenLedger의 비전을 적극적으로 수용하고 기존 AI 인프라에 비해 더욱 경제적이고 분산화되고 확장 가능한 대안을 모색하고 있습니다.

미래 전망

OpenLoRA는 다양한 분야에서 응용 프로그램을 지원합니다.

• 전문 과학 컨설턴트

• 현지화된 법률 지원

• Web3 데이터 기반 거래 조종사

• 온체인 통신의 실시간 번역

향후에는 에지 장치와 모바일 단말기에 대한 제로 샘플 LoRA 어댑터, 다중 GPU 배포 및 추론 기능도 지원할 예정입니다.

OpenLoRA를 선택해야 하는 이유는 무엇인가요? 왜 지금인가?

AI는 분산화되어야 합니다. 이는 단순히 개념의 순수성만을 의미하는 것이 아니라 실제로 확장성, 신뢰성, 혁신의 필요성을 의미합니다. OpenLoRA는 분산형 AI의 마지막 기술적 병목 현상인 대규모 모델 제공을 제거하고 파괴적 효율성으로 획기적인 성과를 달성합니다. 이는 단순한 도구 혁신이 아니라, 차세대 AI 인프라를 형성하는 데 참여하라는 요청입니다. OpenLedger의 ModelFactory와 Proof of Contribution을 통해 개발자는 이제 투명성과 정확성을 바탕으로 AI 모델을 미세 조정, 배포 및 상용화할 수 있습니다. 그리고

OpenLoRA의 탄생으로 엄청난 GPU 비용을 들이지 않고도 이 모든 것이 대규모로, 필요에 따라 가능해졌습니다.

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이 기사는 기고자의 기고이며 BlockBeats의 견해를 대변하지 않습니다.

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