@OpenGradient
Una cosa que cambió mientras investigaba OpenGradient fue la métrica a la que prestaba atención.
Al principio, pensé que el número de modelos de IA en la red era lo interesante. Cuanto más grande la biblioteca, más fuerte el ecosistema... o eso asumí.
Pero cuanto más lo miraba, más me di cuenta de que un modelo almacenado y un modelo utilizable son dos cosas completamente distintas.
Un modelo puede existir en OpenGradient y, aun así, ser difícil de usar. Tal vez la documentación está incompleta. Tal vez el formato no es compatible. Tal vez ningún nodo lo está alojando, o nadie ha verificado que realmente funciona en una solicitud de inferencia real.
En ese caso, técnicamente forma parte de la red, pero no realmente ayuda a los creadores.
Por eso también empecé a mirar el Token OPG de una manera un poco diferente. No creo que su valor esté ligado únicamente a pagar por la inferencia. Lo más interesante es si puede fomentar el trabajo que ocurre antes de que la inferencia tenga lugar: probar modelos, validar manifiestos, alojamiento confiable y asegurarse de que los desarrolladores puedan usar un modelo sin tener que dudar de si realmente se ejecutará.
Cuanto más lo pienso, más siento que estas pequeñas tareas poco llamativas son las que convierten una colección de cargas en un ecosistema real.
Por supuesto, no todos los modelos merecen la misma atención. Algunos estarán desactualizados o serán demasiado exigentes en recursos como para justificar mantenerlos en línea. Así que quizá el objetivo no sea activar todo.
Tal vez sea asegurarse de que los modelos que importan estén siempre listos cuando alguien los necesite.
Si OpenGradient logra ese equilibrio, creo que con el tiempo la gente podría dejar de preguntarse cuántos modelos almacena la red y empezar a plantear una pregunta mucho mejor:
¿Cuántos de esos modelos puede usar realmente un desarrollador hoy?
@OpenGradient #opg $OPG
Una cosa que cambió mientras investigaba OpenGradient fue la métrica a la que prestaba atención.
Al principio, pensé que el número de modelos de IA en la red era lo interesante. Cuanto más grande la biblioteca, más fuerte el ecosistema... o eso asumí.
Pero cuanto más lo miraba, más me di cuenta de que un modelo almacenado y un modelo utilizable son dos cosas completamente distintas.
Un modelo puede existir en OpenGradient y, aun así, ser difícil de usar. Tal vez la documentación está incompleta. Tal vez el formato no es compatible. Tal vez ningún nodo lo está alojando, o nadie ha verificado que realmente funciona en una solicitud de inferencia real.
En ese caso, técnicamente forma parte de la red, pero no realmente ayuda a los creadores.
Por eso también empecé a mirar el Token OPG de una manera un poco diferente. No creo que su valor esté ligado únicamente a pagar por la inferencia. Lo más interesante es si puede fomentar el trabajo que ocurre antes de que la inferencia tenga lugar: probar modelos, validar manifiestos, alojamiento confiable y asegurarse de que los desarrolladores puedan usar un modelo sin tener que dudar de si realmente se ejecutará.
Cuanto más lo pienso, más siento que estas pequeñas tareas poco llamativas son las que convierten una colección de cargas en un ecosistema real.
Por supuesto, no todos los modelos merecen la misma atención. Algunos estarán desactualizados o serán demasiado exigentes en recursos como para justificar mantenerlos en línea. Así que quizá el objetivo no sea activar todo.
Tal vez sea asegurarse de que los modelos que importan estén siempre listos cuando alguien los necesite.
Si OpenGradient logra ese equilibrio, creo que con el tiempo la gente podría dejar de preguntarse cuántos modelos almacena la red y empezar a plantear una pregunta mucho mejor:
¿Cuántos de esos modelos puede usar realmente un desarrollador hoy?
@OpenGradient #opg $OPG