LivePeer: Comment introduire des calculs vidéo AI sur le réseau LivePeer

Auteur: Doug Petkanics, PDG de LivePeer;

introduction

Lorsque les gens constatent qu’il existe des milliers de GPU dans les réseaux LivePeer qui sont activement utilisés pour des vidéos de millions de minutes par semaine, l’une des questions les plus courantes est de savoir si ces GPU peuvent être utilisés pour effectuer d’autres types de calculs.En particulier, avec la montée en puissance de l’intelligence artificielle en 2023 et la croissance du GPU (matériel utilisé pour effectuer une formation et un raisonnement de l’intelligence artificielle), les gens penseront naturellement que l’intelligence artificielle coûte des milliards de dollars.Le centre de données de NVIDIA fournit des GPU pour l’informatique de l’IA.

Source: Nvidia Quarterly Report, @thomas_woodside de x on x

Ceux qui font ces hypothèses sont corrects – le réseau LivePeer peut bien sûr être utilisé par ceux qui cherchent à faire face aux coûts perturbateurs.Avec la croissance de l’utilisation de la vidéo LivePeer via LivePeer Studi ces derniers mois et le lancement du Vault LivePeer géré par la nouvelle communauté, il a jeté les bases.

La partie suivante de cet article expliquera comment introduire l’informatique vidéo d’intelligence artificielle sur le réseau LivePeer, ainsi que les plans, les stratégies et les horaires qui les rendent réalistes.

Positionnement de la tâche -video filtre

LIVEPEER LES FOTE DE MISSION ET DE L’ENGAGEMENT

LivePeer est toujours attaché à sa mission: construire l’infrastructure vidéo ouverte mondiale.D’autres plates-formes informatiques tentent de devenir un marché qui est un type « AWS » ou « tout type de tâche informatique » « AWS sur la blockchain ». Market à la partie Challenge.Au contraire, LivePeer se concentre sur l’informatique vidéo via Transcodes et peut construire des produits ciblés et des GTM pour des industries spécifiques (plus de 100 milliards de dollars américains sur les marchés de streaming vidéo) pour résoudre les cas d’utilisation réels et déterrer la demande existante, plutôt que de ne commercialiser personne . Solution abstraite universelle.

Faites attention à la vidéo signifie que Livepeer évite les réactions excessives et se tourne vers les dernières tendances populaires telles que ICO, NFT ou DEFI, mais demandez toujours comment ces innovations sont appliquées à la vidéo.Les points élevés ne sont pas si élevés, mais plus important encore, le point bas n’est pas si faible.Cela a également attiré une équipe et une communauté concentrées avec des connaissances professionnelles profondes de la vidéo.

À l’heure actuelle, il n’y a pas de tendance plus populaire que la montée rapide de l’intelligence artificielle.Mais contrairement à de nombreuses équipes et projets de crypto-monnaie, Livepeer n’a pas abandonné sa mission et « s’est tourné vers l’intelligence artificielle ».Au contraire, nous avons soulevé de telles questions: comment l’intelligence artificielle affectera l’avenir de la vidéo.L’intelligence artificielle réduit le seuil des créateurs de vidéos à bien des égards.Deux facteurs importants sont le temps et les coûts de création en premier, ainsi que le temps, le coût et les connaissances professionnelles de la production vidéo et de la production vidéo de haute qualité.

En termes de création, la génération de l’intelligence artificielle peut être utilisée pour créer une modification vidéo en fonction des invites de texte ou d’image.Dans le passé, la définition de scènes nécessite l’équipage, le réglage, la caméra, le script, l’acteur, l’éditeur, etc. Il suffit de saisir les invites de texte sur le clavier, puis d’attendre quelques minutes pour permettre au GPU de générer des résultats potentiels du échantillon.La génération de vidéos ne remplacera pas les travaux de haute qualité, mais il peut économiser beaucoup de coûts à toutes les étapes du processus.
En termes de production, qu’il soit créé par l’intelligence artificielle ou le créateur, des fonctions telles que la mise à niveau, l’interpolation de cadre et la génération de sous-titres peuvent rapidement améliorer la qualité et l’accédabilité du contenu vidéo.Les fonctions avancées telles que l’interactivité dans la vidéo peuvent être activées par la détection automatique des objets, le blindage et la classification du type de scène.

Le moment de LivePeer à l’aide de cet ensemble de fonctions AI est passionnant car récemment a publié le modèle de base open source, y compris la diffusion vidéo stable, ESRGAN, rapide, etc. Ces modèles ont maintenu la synchronisation avec le modèle propriétaire de la source fermée.L’objectif est de permettre au modèle open source auquel tout le monde peut accéder par une infrastructure vidéo ouverte dans le monde.

AI Background -Livepeer convient

Formation, amende, raisonnement

Il existe de nombreuses étapes du cycle de vie de l’intelligence artificielle, mais les trois étapes qui nécessitent généralement une grande quantité de puissance de calcul sont l’entraînement, le toassage fin et le raisonnement.en bref:

La formation nécessite la création d’un modèle et l’exécution d’un très grand ensemble de données.Parfois, cela nécessite des dizaines de milliers ou des centaines de millions de dollars lors de la formation de modèles de base (tels que des modèles formés via OpenAI ou Google).
Fine-ajustement est plus rentable et utilise des modèles de base existants, mais ajuste le poids en fonction d’un ensemble d’entrées spécifiques de tâches spécifiques.
Le raisonnement est un modèle qui a été formé et ajusté, et lui permet de produire une sortie ou de prédire en fonction de l’ensemble d’entrée.Pour une opération de raisonnement, par rapport aux deux premières étapes, cela est généralement bon marché en termes de calcul, mais il effectue généralement des millions de fois.

La formation et le tas fin nécessitent l’accès à de grands ensembles de données et à un GPU densément connecté afin qu’ils puissent communiquer entre eux et partager rapidement des informations.Le réseau comme Livepeer ne convient pas à la formation utilisée dans la boîte et doit être mise à jour pour terminer la tâche.Bien que les réseaux décentralisés en tant que substitut du cloud de formation technique à grande échelle propriétaire soient très attrayants pour la formation, en raison de l’efficacité inefficace des frais généraux de réseau et de la formation de base, du point de vue des coûts, si le réseau décentralisé a une concurrence pour la puissance de compétition est douteux.

D’un autre côté, le raisonnement est l’endroit où les réseaux décentralisés comme Livepeer peuvent jouer un rôle.Chaque opérateur de nœud peut choisir de charger le modèle donné à son GPU et peut rivaliser en coût pour effectuer des opérations d’inférence en fonction de l’entrée de l’utilisateur.Tout comme dans le réseau de transcodage LivePeer, les utilisateurs peuvent soumettre des affectations au réseau LivePeer pour effectuer un raisonnement AI, et ils devraient obtenir les avantages des prix compétitifs sur le marché libre.

Le GPU est l’élément vital d’un boom de l’intelligence artificielle.L’activité du centre de données de NVIDIA est basée sur la demande du GPU et a augmenté au niveau de l’indice au cours de la dernière année.Elon Musk a déclaré en plaisantant que GPU est plus difficile à acheter que la drogue.Cependant, le réseau Depin comme LivePeer a montré que grâce à ses développements en plein air et grâce à des prix de jetons d’inflation, ils peuvent attirer l’offre mondiale de GPU avant la demande, qui peut soutenir de manière flexible la croissance des nouveaux utilisateurs et des applications de manière flexible.Utilisez presque infiniment la capacité.Les développeurs n’ont plus besoin de réserver du matériel lorsqu’ils ne sont pas utilisés à l’avance à un prix élevé, mais ils peuvent payer le prix du marché plus bas que possible.Il s’agit d’une énorme opportunité pour les réseaux décentralisés de promouvoir la prospérité de l’intelligence artificielle.

LivePeer Opportunity -Soubmettez des tâches de raisonnement AI au réseau au lieu du GPU

Laissez 1000 GPU connectés à LivePeer jouer un rôle

Les fournisseurs de cloud tels que GCP ou AWS vous permettent de « réserver le serveur GPU » sur son cloud d’entreprise.Des réseaux ouverts comme Akash vont plus loin, vous permettant de louer un serveur à la demande pour l’un des nombreux fournisseurs décentralisés du monde entier.Mais quels que soient les choix ci-dessus, vous devez gérer le serveur loué pour exécuter le modèle et effectuer la tâche.Si vous souhaitez créer une application qui peut effectuer plusieurs tâches en même temps, elle doit être élargie.Vous devez relier le flux de travail ensemble.

LivePeer résume les choses comme «travail», vous pouvez le soumettre au réseau et croire qu’il sera achevé.LivePeer en a réalisé via des transcodes vidéo, et son travail consiste à soumettre un fragment vidéo de 2 secondes pour le transcodage.Vous n’avez qu’à envoyer vos devoirs au réseau, et vous pouvez être sûr que votre nœud de diffusion sera fiable pour terminer l’opération et être responsable de la sélection des nœuds de travail, du transfert de défaut et de la redondance.

Pour les tâches informatiques vidéo de l’intelligence artificielle, cela peut fonctionner de la même manière.Il peut y avoir une œuvre de « génération de vidéos à partir de texte ».Vous pouvez croire que votre nœud terminera cette tâche et vous pouvez l’étendre à n’importe quel nombre de devoirs que vous souhaitez soumettre via un seul nœud.Faites un pas en avant – c’est toujours au stade de conception – vous pouvez soumettre l’intégralité du flux de travail, comme

À partir de la vidéo de génération de texte
Augmenter
Effectuez l’interpolation du cadre pour le rendre fluide

Le réseau peut le faire pour vous et vous n’avez pas besoin de déployer des modèles séparés sur des machines individuelles, de gérer IO, de stockage partagé, etc.Il n’est plus nécessaire de gérer le serveur, le serveur étendu et de ne pas transférer.LivePeer est une infrastructure évolutive avec les avantages maximaux des coûts et très fiables.Si le réseau peut réaliser ces engagements calculés par vidéo d’intelligence artificielle, comme dans le travail de transcodage vidéo, il fournira un nouveau niveau d’expérience et de réduction des coûts.

Il est prévu d’introduire rapidement des calculs vidéo d’IA et de vérifier le coût et les avantages du réseau

Sous-réseau vidéo AI

Conformément aux 7 dernières années de Livepeer, le projet sera déterminé à montrer les capacités réelles, disponibles, fonctionnelles et open source et de réseau, puis favorise « Livepeer avec ceci ».Ce qui suit est une version courte du plan pour atteindre cet objectif:

Sélectionnez des cas d’utilisation initiaux spécifiques pour d’autres types de travaux, pas seulement le transcodage vidéo: des vidéos de génération basées sur l’IA, qui sont améliorées par l’IA et prises en charge par l’interpolation de trame.De grands modèles ouverts, tels que la diffusion vidéo stable, se développent constamment tous les jours dans ce domaine.
Opérations rapides En construisant le logiciel Pike / Peak of Node, ces fonctions sont ajoutées à notre nœud de coordinateur (fournisseur) et de diffuseur (côté de la demande).Le catalyseur Open Media Server de LivePeer devrait prendre en charge les interfaces pour demander et utiliser ces tâches vidéo.
Les utilisateurs qui exécutent ce pic formeront un réseau de semences sur LivePeer, mais ils utiliseront le protocole LivePeer pour découvrir et payer des nœuds pour exécuter cette nouvelle fonctionnalité via le réseau principal de LivePeer.
Coopérez avec les applications de consommation avant-end, utilisez le réseau informatique ouvert très rentable de Livepeer et capturez et affichez les données des avantages des coûts de LivePeer par rapport au cloud public.
Après avoir vérifié cela, fusionnez-vous au client de base LivePeer, ajoutez d’autres types de types de travail et développez un écosystème autour d’autres formes de calculs vidéo.

Le nœud de sous-réseau vidéo AI s’exécute avec le nœud de transcodage et utilise LivePeer pour payer en même temps.

AI Video Spe

LivePeer a récemment introduit une communauté gérée par la Chain Vault grâce à sa mise à niveau Delta et utilise LPT pour un plan de produit public depuis quelques mois.À l’heure actuelle, une disposition préalable est discutée et approche du vote.La première proposition consiste à atteindre le développement de base pour effectuer les quatre premières tâches énumérées ci-dessus, notamment:

Développer ces fonctions AI comme une fourche de nœud LivePeer
Les opérateurs de nœuds peuvent former un sous-réseau pour effectuer ces tâches en payant le réseau principal de LivePeer.
Une application frontale pour montrer les consommateurs.
Le réglage de la référence et des données montre les avantages des coûts de la mise en œuvre à grande échelle du raisonnement d’intelligence artificielle dans LivePeer Network.

Il propose également de futurs jalons de financement potentiels, c’est-à-dire en fournissant un crédit d’infrastructure de la Vault pour payer le coût initial des consommateurs lors de la collecte de la collecte de données.

La chaîne # AI-Video dans LivePeer Discord est devenue un point chaud pour les discussions et la coopération autour du plan.Les opérateurs de nœuds ont commencé à tester différents matériels, familiarisé avec l’exécution de ces modèles vidéo ouverts et résoudre les défis de passer des transcodes vidéo à d’autres opérations spécifiques à la vidéo.C’est un moment intéressant pour devenir membre d’une équipe de projet en développement rapide.

avenir

Bien que cette étape initiale puisse indiquer que LivePeer a un calcul vidéo AI rentable pour des formes spécifiques de vidéo d’IA, la véritable puissance ultime est que les développeurs AI peuvent être un modèle BYO, un poids BYO, une fin de tréniture ou un déploiement de Lora personnalisé basé sur la base sur la base de LORA personnalisée basée sur sur la base de LORA personnalisée basée sur sur la base de LORA personnalisée basée sur sur la base de LORA personnalisée basée sur sur la base de LORA personnalisée basée sur sur la base de LORA personnalisée basée sur sur la base de LORA personnalisée basée sur sur la base de LORA personnalisée basée sur sur la base de LORA personnalisée basée sur sur la base de LORA personnalisée basée sur sur la base de LORA personnalisée basée sur sur la base de LORA CUSTUM La base existante d’Internet sur Internet.

Soutenez ces fonctions initiales et couvrez un ensemble de modèles différents et des formulaires informatiques, il provoquera un apprentissage rapide dans les champs de fonctionnement du nœud, le chargement du modèle / la désinstallation sur le GPU, la découverte et la négociation des nœuds, le transfert de défauts, le paiement, la vérification et d’autres champs. .À partir de là, nous pouvons évaluer la phase future de la production et du support de toute opération de calcul vidéo d’IA sur le réseau LivePeer.

Au début, une plate-forme spécifique (comme LivePeer Studio) pourrait créer des API et des produits pour les développeurs vidéo pour utiliser des modèles pris en charge.Les applications grand public (telles que les applications proposées dans AI Video SPE) peuvent utiliser ces fonctionnalités directement sur le livepeer via le nœud Catalyst.Cependant, avec l’expansion de ces fonctions, la nouvelle entreprise d’intelligence artificielle centrée sur les créateurs peut être formée, et le réseau mondial de GPU de LivePeer utilise une expérience personnalisée dans l’économie et efficacement sans compter sur est le pilier des affaires.

C’est un chemin passionnant, vous devez courir pour y arriver.Il ne fait aucun doute que l’intelligence artificielle changera le monde vidéo à une vitesse au-delà de notre imagination au cours des prochaines années. L’avenir.