jakiro
المؤلف: Doug Petkanics ، Transper LivedPeer ؛
مقدمة
عندما يجد الناس أن هناك الآلاف من وحدات معالجة الرسومات في شبكات LivePeer التي يتم استخدامها بنشاط لمقاطع فيديو بملايين الدقائق في الأسبوع ، فإن أحد الأسئلة الأكثر شيوعًا هو ما إذا كان يمكن استخدام وحدات معالجة الرسومات هذه لأداء أنواع أخرى من الحسابات.على وجه الخصوص ، مع ظهور الذكاء الاصطناعي في عام 2023 ونمو وحدة معالجة الرسومات (الأجهزة المستخدمة لأداء التدريب على الذكاء الاصطناعي والتفكير) ، سيعتقد الناس بطبيعة الحال أن البنية التحتية للذكاء الاصطناعي يكلف مليارات الدولارات.يوفر أعمال مركز البيانات في NVIDIA GPU لحوسبة الذكاء الاصطناعي.
المصدر: تقرير NVIDIA الفصلي ، thomas_woodside من x على x
أولئك الذين يقومون بهذه الافتراضات صحيحة -يمكن بالطبع استخدام شبكة LivePeer من قبل أولئك الذين يسعون للتعامل مع التكاليف التخريبية.مع نمو فيديو LivePeer من خلال LivePeer Studi في الأشهر الأخيرة وإطلاق LivePeer Vault التي يديرها المجتمع الجديد ، فقد حان الوقت لإدخال وظيفة حوسبة الفيديو AI في LivePeer.
سيشرح الجزء التالي من هذه المقالة كيفية تقديم حوسبة فيديو الذكاء الاصطناعي على شبكة LivePeer ، بالإضافة إلى الخطط والاستراتيجيات والجداول الزمنية التي تجعلها واقعية.
تحديد المواقع -مرشح Video
خلفية LivePeer للمهمة والالتزام
تلتزم LivePeer دائمًا بمهمتها: بناء البنية التحتية للفيديو المفتوح العالمي.تحاول منصات الحوسبة الأخرى أن تصبح سوقًا “AWS” أو “تشغيل أي نوع من مهمة الحوسبة” من “AWS على blockchain”. السوق لجزء التحدي.على العكس من ذلك ، يركز LivePeer على حوسبة الفيديو من خلال الرموز العابرة ، ويمكنه بناء منتجات و GTMs المستهدفة لصناعات محددة (أكثر من 100 مليار دولار أمريكي في أسواق تدفق الفيديو) لحل حالات الاستخدام الفعلية وحفر الطلب الحالي ، بدلاً من تسويق لا أحد تريد حل ملخص عالمي.
الانتباه إلى الفيديو يعني أن LivePeer يتجنب ردود الفعل المفرطة ويتحول إلى أحدث الاتجاهات الشائعة مثل ICO أو NFT أو Defi ، ولكن تسأل دائمًا كيف يتم تطبيق هذه الابتكارات على الفيديو.النقاط المرتفعة ليست مرتفعة للغاية ، ولكن الأهم من ذلك ، أن النقطة المنخفضة ليست منخفضة للغاية.اجتذب هذا أيضًا فريقًا مُعدّة بمهمة مع معرفة مهنية عميقة بالفيديو.
في الوقت الحاضر ، لا يوجد اتجاه أكثر شعبية من الارتفاع السريع للذكاء الاصطناعي.ولكن على عكس العديد من فرق العملات المشفرة والمشاريع ، لم تتخلى LivePeer عن مهمتها و “تحولت إلى الذكاء الاصطناعي”.على العكس من ذلك ، أثارنا مثل هذه الأسئلة: كيف سيؤثر الذكاء الاصطناعي على مستقبل الفيديو.الذكاء الاصطناعي يقلل من عتبة منشئي الفيديو بعدة طرق.هناك عاملان مهمان هما الوقت والتكاليف لإنشاء الوقت ، وكذلك الوقت والتكلفة والمعرفة المهنية لإنتاج وإنتاج الفيديو عالي الجودة.
-
فيما يتعلق بالإنشاء ، يمكن استخدام توليد الذكاء الاصطناعي لإنشاء تحرير الفيديو وفقًا للنص أو مطالبات الصورة.في الماضي ، يتطلب مشاهد الإعداد من الطاقم أو الإعداد والكاميرا والبرنامج النصي والممثل والمحرر ، وما إلى ذلك. تحتاج الآن إلى إدخال مطالبات نصية على لوحة المفاتيح ، ثم انتظر لبضع دقائق للسماح لقيام GPU بإنشاء نتائج محتملة لـ عينة.لن يحل توليد مقاطع الفيديو محل أعمال عالية الجودة ، ولكنها يمكن أن توفر الكثير من التكاليف في جميع مراحل العملية.
-
فيما يتعلق بالإنتاج ، سواء تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي أو المبدع ، فإن وظائف مثل الترقية ، والاستيفاء الإطار ، وتوليد الترجمة يمكن أن يحسن بسرعة جودة محتوى الفيديو وإمكانية الوصول إليه.يمكن تمكين الوظائف المتقدمة مثل التفاعل في الفيديو عن طريق اكتشاف الكائنات التلقائية وتصنيف التدريع وتصنيف نوع المشهد.
يعد توقيت LivePeer باستخدام مجموعة وظائف الذكاء الاصطناعى مثيرة لأن النموذج الأساسي مفتوح المصدر ، بما في ذلك نشر الفيديو المستقر ، Esrgan ، سريع ، إلخ. وقد حافظت هذه النماذج على التزامن مع النموذج الملكي المصدر المغلق.الهدف من ذلك هو السماح لنموذج المصدر المفتوح بالوصول إلى البنية التحتية للفيديو المفتوح في العالم.
خلفية AI -LivePeer مناسبة
التدريب ، غرامة ، التفكير
هناك العديد من مراحل دورة حياة الذكاء الاصطناعي ، لكن المراحل الثلاث التي تتطلب عادةً كمية كبيرة من قوة الحوسبة هي التدريب والترتيب الجيد والتفكير.باختصار:
-
يتطلب التدريب إنشاء نموذج وتشغيل مجموعة بيانات كبيرة جدًا.في بعض الأحيان ، يتطلب هذا عشرات الآلاف أو مئات الملايين من الدولارات عند تدريب النماذج الأساسية (مثل النماذج المدربة من خلال Openai أو Google).
-
إن التعديل الدقيق أكثر فعالية من حيث التكلفة ويستخدم النماذج الأساسية الموجودة ، ولكنه يعدل الوزن وفقًا لمجموعة من المدخلات المحددة من المهام المحددة.
-
التفكير هو نموذج تم تدريبه وتعديله ، ويسمح له بإنتاج الإخراج أو التنبؤ وفقًا لمجموعة الإدخال.بالنسبة لعملية التفكير ، مقارنةً بالمرحلتين الأوليين ، فإن هذا أمر رخيص من حيث الحساب ، ولكنه عادة ما يؤدي إلى ملايين المرات مرارًا وتكرارًا
يتطلب التدريب والراحة الدقيقة الوصول إلى مجموعات البيانات الكبيرة و GPU متصلة بشكل كثيف حتى يتمكنوا من التواصل مع بعضها البعض ومشاركة المعلومات بسرعة.الشبكة مثل LivePeer ليست مناسبة للتدريب المستخدم في المربع ، ويجب تحديثه لإكمال المهمة.على الرغم من أن الشبكات اللامركزية كبديل عن سحابة التدريب الفنية ذات النطاق الكبير ذي النطاق الملكي جذابة للغاية للتدريب ، نظرًا لكفاءة عدم كفاءة الشبكة النفقات العامة وتدريب النماذج الأساسية ، من منظور التكلفة ، سواء كانت الشبكة اللامركزية لديها منافسة على قوة المنافسة.
من ناحية أخرى ، فإن التفكير هو المكان الذي يمكن أن تلعب فيه الشبكات اللامركزية مثل LivePeer دورًا.يمكن لكل مشغل عقدة اختيار تحميل النموذج المحدد إلى وحدة معالجة الرسومات الخاصة به ، ويمكنه التنافس في التكلفة لأداء عمليات الاستدلال وفقًا لإدخال المستخدم.كما هو الحال في شبكة ترميز LivePeer ، يمكن للمستخدمين تقديم مهام لشبكة LivePeer لأداء التفكير في الذكاء الاصطناعي ، ويجب أن يحصلوا على فوائد التسعير التنافسي في السوق المفتوحة.
وحدة معالجة الرسومات هي شريان الحياة لطفرة الذكاء الاصطناعي.يعتمد أعمال مركز البيانات في NVIDIA على طلب GPU ونمت في مستوى الفهرس في العام الماضي.قال Elon Musk مازحًا أن GPU أكثر صعوبة في الشراء من المخدرات.ومع ذلك ، فقد أظهرت شبكة DePin مثل LivePeer أنه من خلال تطورات السوق المفتوحة ومن خلال جوائز التضخم ، يمكنها جذب توريد GPU العالمي قبل الطلب ، والتي يمكن أن تدعم بشكل مرن نمو المستخدمين الجدد والتطبيقات بمرونةتقريبا لا نهاية لها السعة.لم يعد المطورون بحاجة إلى حجز الأجهزة عند عدم استخدامها مقدمًا بسعر مرتفع ، لكن يمكنهم الدفع بسعر السوق المنخفض قدر الإمكان.هذه فرصة كبيرة للشبكات اللامركزية لتعزيز ازدهار الذكاء الاصطناعي.
LivePeer فرصة -مهام التفكير في الذكاء الاصطناعي للشبكة بدلاً من GPU
دع 1000 وحدات معالجة الرسومات متصلة بـ LivePeer تلعب دورًا
يتيح لك مقدمو الخدمات السحابية مثل GCP أو AWS “حجز خادم GPU” على سحابة الشركات.يذهب الشبكات المفتوحة مثل Akash إلى أبعد من ذلك ، مما يتيح لك استئجار خادم عند الطلب على واحد من العديد من مقدمي الخدمات اللامركزية من جميع أنحاء العالم.ولكن بغض النظر عن الخيارات المذكورة أعلاه ، يجب عليك إدارة الخادم المستأجر لتشغيل النموذج وأداء المهمة.إذا كنت ترغب في إنشاء تطبيق يمكنه أداء مهام متعددة في نفس الوقت ، فيجب توسيعه.يجب عليك ربط سير العمل معًا.
يجسد LivePeer أشياء مثل “العمل” ، يمكنك إرسالها إلى الشبكة والاعتقاد بأنها سيتم إكمالها.حقق LivePeer هذا من خلال الرموز العابرة للفيديو ، وتتمثل وظيفتها في تقديم جزء فيديو مكون من 2 موند للترميز.ما عليك سوى إرسال واجبك المنزلي إلى الشبكة ، ويمكنك التأكد من أن عقدة البث الخاصة بك ستعمل على إكمال العملية وتكون مسؤولاً عن اختيار عقد العمل ونقل الأخطاء والتكرار.
بالنسبة لمهام الحوسبة في فيديو الذكاء الاصطناعي ، يمكن أن تعمل بنفس الطريقة.قد يكون هناك عمل “إنشاء مقاطع فيديو من النص”.يمكنك أن تصدق أن العقدة الخاصة بك ستكمل هذه المهمة ، ويمكنك تمديدها إلى أي عدد من الواجبات المنزلية التي تريد إرسالها من خلال عقدة واحدة.اتخذ خطوة للأمام -لا يزال هذا في مرحلة التصميم -يمكنك تقديم سير العمل بأكمله ، مثل
-
من فيديو توليد النص
-
يعلو
-
قم بإجراء الاستيفاء الإطار لجعله على نحو سلس
يمكن للشبكة القيام بذلك نيابة عنك ، ولا تحتاج إلى نشر نماذج منفصلة على الآلات الفردية ، وإدارة IO ، والتخزين المشترك ، إلخ.لم يعد من الضروري إدارة الخادم والخادم الممتد والفشل في النقل.LivePeer هي بنية تحتية قابلة للتطوير مع أقصى مزايا التكلفة وموثوقة للغاية.إذا كانت الشبكة يمكن أن تفي بهذه الالتزامات التي يتم حسابها بواسطة فيديو الذكاء الاصطناعي ، كما هو الحال في أعمال ترميز الفيديو ، فستوفر مستوى جديدًا من تجربة المطورين وخفض التكاليف
من المخطط تقديم حسابات فيديو الذكاء الاصطناعى بسرعة والتحقق من تكلفة وفوائد الشبكة
الشبكة الفرعية للفيديو من الذكاء الاصطناعي
تمشيا مع LivePeer السبعة الماضية ، سيتزام المشروع بإظهار قدرات البرمجيات الحقيقية والوظيفية والمفتوحة المصدر وقدرات الشبكة ، ثم يروج “LivePeer مع هذا”.فيما يلي نسخة قصيرة من الخطة لتحقيق هذا الهدف:
-
حدد حالات الاستخدام الأولية المحددة لأنواع الوظائف الأخرى ، وليس فقط ترميز الفيديو: مقاطع فيديو توليد قائمة على الذكاء الاصطناعي ، والتي يتم ترقيتها بواسطة الذكاء الاصطناعي ودعمها عن طريق الاستيفاء الإطار.تتطور النماذج المفتوحة الرائعة ، مثل نشر الفيديو المستقر ، باستمرار كل يوم في هذا المجال.
-
العمليات السريعة عن طريق بناء ارتفاع/ذروة برنامج العقدة ، تتم إضافة هذه الوظائف إلى عقدة المنسق (المورد) وعقدة المذيع (جانب الطلب).يجب أن يدعم محفز خادم الوسائط المفتوح في LivePeer واجهات لطلب واستخدام مهام الفيديو هذه.
-
سيشكل المستخدمون الذين يديرون هذه الذروة شبكة بذرة على LivePeer ، لكنهم سيستخدمون بروتوكول LivePeer لاكتشاف العقد ودفعها لتشغيل هذه الميزة الجديدة من خلال الشبكة الرئيسية لـ LivePeer.
-
تعاون مع تطبيقات واجهة المستهلك ، واستخدام شبكة الحوسبة المفتوحة ذات التكلفة LivePeer للغاية ، والتقاط البيانات وعرضها من مزايا تكلفة LivePeer بالنسبة للسحابة العامة.
-
بعد التحقق من ذلك ، اندمج على عميل LivePeer الأساسي ، وإضافة أنواع أخرى من أنواع العمل ، وتطوير نظام بيئي حول أشكال أخرى من حسابات الفيديو.
-
تطوير وظائف الذكاء الاصطناعي هذه كشوكة عقدة LivePeer
-
يمكن لمشغلي العقدة تكوين عمل فرعي لأداء هذه المهام من خلال الدفع على الشبكة الرئيسية لـ LivePeer.
-
تطبيق أمامي لإظهار المستهلكين.
-
يوضح إعداد المعيار والبيانات فوائد تكلفة التنفيذ الكبير للذكاء الاصطناعي في شبكة LivePeer.
تعمل عقدة الشبكة الفرعية AI Video مع عقدة Transcoding ، وتستخدم LivePeer للدفع في نفس الوقت.
منظمة العفو الدولية SPE
قدمت LivePeer مؤخرًا مجتمعًا يديره سلسلة Vault من خلال ترقية دلتا ، وقد استخدم LPT لخطة المنتجات العامة لبضعة أشهر.في الوقت الحاضر ، تهدف الاقتراح إلى تمويل كيان خاص (أو كيان).الاقتراح الأول هو تحقيق التطوير الأساسي لإكمال المهام الأربع الأولى المذكورة أعلاه ، بما في ذلك:
كما يقترح معالم التمويل المحتملة المستقبلية ، أي توفير ائتمان البنية التحتية من Vault لدفع التكلفة الأولية للمستهلكين أثناء جمع البيانات.
أصبحت قناة #AI-Video في Discord LivePeer نقطة ساخنة للمناقشات والتعاون حول الخطة.بدأ مشغلو العقدة في اختبار أجهزة مختلفة ، على دراية بتشغيل نماذج الفيديو المفتوحة هذه ، وحل التحديات التي تواجه التحديات من أشكال الفيديو إلى العمليات الأخرى المحددة للفيديو.إنه وقت مثير للاهتمام لتصبح عضوًا في فريق مشروع سريع النمو.
مستقبل
على الرغم من أن هذا المعلم الأولي يمكن أن يشير إلى أن LivePeer لديه حوسبة فيديو AI فعالة من حيث التكلفة لأشكال محددة من فيديو الذكاء الاصطناعى ، فإن القوة النهائية الحقيقية هي أن مطوري الذكاء الاصطناع الأساس الحالي للإنترنت على الإنترنت.
تدعم هذه الوظائف الأولية ومجموعة من النماذج المختلفة وأشكال الحوسبة ، وسوف تتسبب في تعلم سريع في مجالات تشغيل العقدة ، وتحميل النماذج/إلغاء التثبيت على GPU ، واكتشاف العقدة والتفاوض ، ونقل الأعطال ، والدفع ، والتحقق منها .من هناك ، يمكننا تقييم المعلم المستقبلي لإنتاج ودعم أي عملية حوسبة فيديو AI على شبكة LivePeer.
في الأيام الأولى ، يمكن لمنصة معينة (مثل LivePeer Studio) إنشاء واجهات برمجة التطبيقات والمنتجات لمطوري الفيديو لاستخدام النماذج المدعومة.يمكن لتطبيقات المستهلكين (مثل التطبيقات المقترحة في AI Video SPE) استخدام هذه الميزات مباشرة على LivePeer من خلال عقدة Catalyst.ومع ذلك ، مع توسيع هذه الوظائف ، يمكن تشكيل أعمال الذكاء الاصطناعي الجديد المتمركزة على المبدعين ، وتستخدم شبكة GPU العالمية في LivePeer تجربة مخصصة في النموذج اقتصاديًا وكفاءة دون الاعتماد على غيوم التكنولوجيا الكبيرة باهظة الثمن ومملوكة لها الحصرية. هو عمود الأعمال.
هذا مسار مثير ، تحتاج إلى الركض للوصول إلى هناك.ليس هناك شك في أن الذكاء الاصطناعي سيغير عالم الفيديو بسرعة خارج خيالنا في السنوات القليلة المقبلة. المستقبل.
