LINAYY

API Integration
OpenLedger provides a streamlined infrastructure for accessing custom-trained AI models through secure API endpoints and an intuitive chat interface. Developers can seamlessly connect, authenticate, and manage their AI agents using OpenLedger’s proxy architecture.
Python Integration
Integrate OpenLedger-hosted models using the OpenAI Python SDK.
How It Works
Configure the base_url to point to your OpenLedger proxy endpoint.Authenticate requests using your API key.Specify the complete model identifier, including adapter and version details.Send prompts and receive responses through standard chat completion methods.
This approach is ideal for backend applications, automated workflows, and Python-based services.
CURL Integration
For environments where SDKs are unnecessary, OpenLedger also supports direct HTTP requests through cURL.
How It Works
Create a POST request targeting the OpenLedger endpoint.Include Content-Type and Authorization headers.Pass the model identifier and message payload within the request body.Receive responses in a standard JSON format.
This method is particularly useful for testing, automation pipelines, and command-line workflows.
JavaScript / Node.js Integration
Developers can leverage the OpenAI JavaScript SDK to interact with OpenLedger-hosted models across web and server environments.
How It Works
Initialize the client with your API key and OpenLedger base URL.Use the chat.completions.create() method to submit prompts.Specify the target model path and input message.Handle responses using modern async/await patterns.
This integration is well suited for web applications, AI assistants, bots, and browser-compatible services.
Completion
OpenLedger enables users to participate across the entire AI value chain through a unified ecosystem.
Users can:
Create, manage, and contribute to Datanets.Train, fine-tune, and deploy AI models.Engage with tokenized AI applications and earn rewards.Participate in governance and influence ecosystem development.
Every interaction is recorded on-chain, providing transparency, verifiability, and community ownership throughout the AI, data, and model lifecycle.
#openledger @OpenLedger $OPEN

Lejupielāde un instalācija
Lejupielādējiet OctoClaw lietotni un sekojiet zemāk norādītajai iestatīšanas procedūrai.
Sistēmas prasības
Operētājsistēma
Atbalstītā platforma: macOS
Ieteicams: jaunākā stabilā macOS versija
Atļaujas
OctoClaw prasa administratora līmeņa piekļuvi instalācijas laikā.
Instalācija jāveic, izmantojot saknes kontu vai ar sudo privilēģijām.
Parastie lietotāja konti nevar pabeigt instalācijas procesu.
Noteikti fonā darbojošies pakalpojumi prasa paaugstinātas privilēģijas, lai pareizi inicializētos.
Svarīgas piezīmes

Dinamiskā adapteru ielāde
Atšķirībā no tradicionālajām sistēmām, kas iepriekš ielādē katru precīzi noregulēto modeli atmiņā, Open LoRA dinamiski ielādē adapterus tikai tad, kad tie ir nepieciešami, ievērojami samazinot GPU atmiņas patēriņu.
Just-in-Time (JIT) adapteru ielāde nodrošina, ka tikai aktīvie adapteri aizņem atmiņu, ļaujot efektīvi apkalpot plaša mēroga modeļus.
Paralēlā apstrāde un adapteru apvienošana
Tensoru paralēlisms
Izplata aprēķinus pa vairākām GPU kodolēm, lai paātrinātu secinājuma caurlaidību un uzlabotu mērogojamību.
Puslapa uzmanība

Pamatkomponentes
Atvērtais LoRA ietvars ir izstrādāts ap moduļu, mērogojamu arhitektūru, kas nodrošina efektīvu modeļu izvietošanu, dinamisku inferenci un caurredzamu atribūciju visā OpenLedger ekosistēmā.
LoRA adapteru glabāšana
Pielāgotie LoRA adapteri ir droši uzglabāti OpenLedger decentralizētajā infrastruktūrā. Tā vietā, lai vienlaikus ielādētu katru adapteri atmiņā, adapteri tiek iegūti un aktivizēti dinamiskā veidā, pamatojoties uz inferences prasībām, ievērojami uzlabojot mērogojamību un resursu efektivitāti.