LivePeer: So stellen Sie KI -Videoberechnungen im LivePeer -Netzwerk ein

Autor: Doug Petkanics, CEO von Livepeer;

Einführung

Wenn die Menschen feststellen, dass es in Livepeer -Netzwerken Tausende von GPUs gibt, die aktiv für Videos von Millionen von Minuten pro Woche verwendet werden, ist eine der häufigsten Fragen, ob diese GPUs verwendet werden können, um andere Arten von Berechnungen auszuführen.Insbesondere mit dem Aufstieg der künstlichen Intelligenz im Jahr 2023 und dem Wachstum der GPU (Hardware, die zur Durchführung von künstlichen Intelligenztraining und -Angründung verwendet wird) werden die Menschen natürlich glauben, dass die Infrastruktur für künstliche Intelligenz Milliarden von Dollar kostet.Das Rechenzentrumsgeschäft von NVIDIA bietet GPUs für AI Computing.

Quelle: Nvidia Quarterly Report, @Thomas_woodside von x auf x

Diejenigen, die diese Annahmen treffen, sind korrekt -das LivePeer -Netzwerk kann natürlich von denjenigen verwendet werden, die sich mit störenden Kosten befassen.Mit dem Wachstum des LivePeer -Video -Gebrauchs durch Livepeer Studi in den letzten Monaten und der Start des von der neuen Community verwalteten Livepeer -Vault hat es die Grundlage für die Einführung der AI -Video -Computerfunktion in LivePeer gelegt.

Der folgende Teil dieses Artikels erläutert, wie das Video Computing für künstliche Intelligenz im LivePeer -Netzwerk sowie Pläne, Strategien und Zeitpläne realistisch einführt.

Aufgabenpositionierungs -Video -Filter

Livepeers Hintergrund von Mission und Engagement

LivePeer engagiert sich immer für seine Mission: Bauen Sie die Weltinfrastruktur für offene Video -Infrastrukturen auf.Andere Computerplattformen versuchen, ein Markt zu werden, der ein „AWS“ oder „AWS -Art von Rechenaufgaben“ ist „AWS on the Blockchain“. Markt zum Herausforderungsteil.Im Gegenteil, LivePeer konzentriert sich auf Video -Computing durch Transcodes und kann gezielte Produkte und GTMs für bestimmte Branchen (mehr als 100 Milliarden US -Dollar in Video -Streaming -Märkten) erstellen, um die tatsächlichen Anwendungsfälle zu lösen und die vorhandene Nachfrage auszugraben, anstatt niemanden zu vermarkten .

Achten Sie auf Video, dass LivePeer übermäßige Reaktionen vermeidet und sich den neuesten beliebten Trends wie ICO, NFT oder Defiweil wendet, aber immer fragen, wie diese Innovationen auf Video angewendet werden.Die Höhepunkte sind nicht so hoch, aber was noch wichtiger ist, der Tiefpunkt ist nicht so niedrig.Dies zog auch ein aufgabengerechtigte Team und eine Gemeinschaft mit tiefem berufstätigem Wissen über das, was wir lange Zeit getan haben, anstatt den Trend dieses Monats zu verlassen, um die Macht zu verlassen.

Derzeit gibt es keinen populäreren Trend als den raschen Aufstieg der künstlichen Intelligenz.Aber im Gegensatz zu vielen Kryptowährungsteams und -projekten gab LivePeer seine Mission nicht auf und wandte sich „künstlicher Intelligenz“.Im Gegenteil, wir haben solche Fragen aufgeworfen: Wie künstliche Intelligenz die Zukunft des Videos beeinflussen wird.Künstliche Intelligenz reduziert die Schwelle der Videodaten in vielerlei Hinsicht.Zwei wichtige Faktoren sind die Zeit und die Kosten für die Erstellung zuerst sowie die Zeit, die Kosten und das professionelle Wissen über die Produktion und die Produktion von hoher Qualität.

In Bezug auf die Schöpfung kann die Erzeugung künstlicher Intelligenz verwendet werden, um Videobearbeitung gemäß Text- oder Bildaufforderungen zu erstellen.In der Vergangenheit müssen Szenen, Einstellung, Kamera, Skript, Schauspieler, Editor usw. Szenen erforderlich sind Probe.Das Generieren von Videos ersetzt keine hochwertigen Arbeiten, kann jedoch in allen Phasen des Prozesses viele Kosten sparen.
In Bezug auf die Produktion, egal ob sie durch künstliche Intelligenz oder den Schöpfer erstellt wird, können Funktionen wie Upgrade, Rahmeninterpolation und Untertitelgenerierung die Qualität und Zugriffbarkeit von Videoinhalten schnell verbessern.Erweiterte Funktionen wie die Interaktivität im Video können durch automatische Erkennung von Objekten, Abschirm- und Szenentypklassifizierung aktiviert werden.

Das Timing von LivePeer mit diesem AI -Funktionssatz ist aufregend, da kürzlich das Open -Source -Basismodell veröffentlicht wurde, einschließlich stabiler Videodiffusion, Esrgan, Fast usw. Diese Modelle haben die Synchronisation mit dem proprietären Modell für geschlossene Quellen aufrechterhalten.Das Ziel ist es, das Open -Source -Modell zu ermöglichen, auf das jeder durch eine offene Videoinfrastruktur in der Welt zugreifen kann.

KI -Hintergrund -Livepeer ist geeignet

Training, feines Tuning, Argumentation

Es gibt viele Phasen des Lebenszyklus für künstliche Intelligenz, aber die drei Phasen, die normalerweise eine große Menge an Rechenleistung erfordern, sind Training, feines Tuning und Argumentation.Zusamenfassend:

Das Training erfordert das Erstellen eines Modells und das Laufen auf einem sehr großen Datensatz.Manchmal erfordert dies Zehntausende oder Hunderte von Millionen Dollar, wenn Basismodelle trainieren (z. B. Modelle, die über OpenAI oder Google ausgebildet sind).
Fine -Adjustment ist kostengünstiger und verwendet vorhandene Basismodelle, passt das Gewicht jedoch anhand einer Reihe spezifischer Eingaben spezifischer Aufgaben an.
Argumentation ist ein Modell, das trainiert und angepasst wurde und es ermöglicht, Ausgang oder Vorhersage entsprechend dem Eingangssatz zu erzeugen.Für einen Argumentationsvorgang im Vergleich zu den ersten beiden Phasen ist dies in der Regel in Bezug auf die Berechnung billig, führt jedoch immer wieder Millionen von Malen durch

Training und Geldstrafe erfordern Zugriff auf große Datensätze und eine dicht verbundene GPU, damit sie miteinander kommunizieren und schnell Informationen austauschen können.Das Netzwerk wie LivePeer eignet sich nicht für ein Training, das in der Box verwendet wird, und muss aktualisiert werden, um die Aufgabe zu erledigen.Obwohl dezentrale Netzwerke als Ersatz für proprietäre technische Schulungs -Cloud mit großem Gewinnstärken für die Schulung sehr attraktiv sind, aufgrund der ineffizienten Effizienz von Network -Overhead- und Schulungsbasismodellen aus Sicht, unabhängig davon, ob das dezentrale Netzwerk Konkurrenz um Wettbewerbskraft hat, ist zweifelhaft.

Auf der anderen Seite können dezentrale Netzwerke wie Livepeer eine Rolle spielen.Jeder Knotenbetreiber kann das angegebene Modell in seine GPU laden und mit den Kosten konkurrieren, um Inferenzvorgänge gemäß der Benutzereingabe auszuführen.Wie im LivePeer -Transcodierungsnetzwerk können Benutzer Aufträge an das LivePeer -Netzwerk einreichen, um KI -Argumentation durchzuführen, und sie sollten die Vorteile der Wettbewerbspreise auf dem offenen Markt nutzen.

Die GPU ist das Lebenselixier eines Booms für künstliche Intelligenz.Das Rechenzentrumsgeschäft von NVIDIA basiert auf der GPU -Nachfrage und hat im vergangenen Jahr auf Indexebene gewachsen.Elon Musk sagte scherzhaft, dass die GPU schwieriger zu kaufen sei als Drogen.Das Depin -Netzwerk wie LivePeer hat jedoch gezeigt, dass sie durch seine offenen Marktentwicklungen und durch Inflation Token Awards das globale GPU -Angebot vor der Nachfrage anziehen können, was das Wachstum neuer Benutzer und Anwendungen flexibel unterstützen kannFast unendlich die Kapazität verwenden.Entwickler müssen Hardware nicht mehr reservieren, wenn sie nicht im Voraus zu einem hohen Preis verwendet werden, aber sie können den niedrigeren Marktpreis wie möglich zahlen.Dies ist eine große Chance für dezentrale Netzwerke, den Wohlstand der künstlichen Intelligenz zu fördern.

LivePeer -Chancen -Submit KI -Argumentationsaufgaben zum Netzwerk anstelle von GPU

Lassen Sie 1000 GPUs mit Livepeer eine Rolle spielen

Mit Cloud -Anbietern wie GCP oder AWS können Sie den GPU -Server auf seiner Corporate Cloud „reservieren“.Offene Netzwerke wie Akash gehen weiter und ermöglichen es Ihnen, einen Server auf Demand nach einem von vielen dezentralen Anbietern aus der ganzen Welt zu mieten.Unabhängig von den oben genannten Auswahlmöglichkeiten müssen Sie den gemieteten Server so verwalten, dass Sie das Modell ausführen und die Aufgabe ausführen.Wenn Sie eine Anwendung erstellen möchten, die gleichzeitig mehrere Aufgaben ausführen kann, muss sie erweitert werden.Sie müssen den Workflow miteinander verbinden.

LivePeer -Zusammenfassung als „Arbeit“ können Sie es dem Netzwerk einreichen und glauben, dass es abgeschlossen sein wird.LivePeer hat dies durch Video -Transcodes erreicht, und seine Aufgabe ist es, ein 2 -zweites Videofragment für die Transkodierung einzureichen.Sie müssen Ihre Hausaufgaben nur an das Netzwerk senden, und Sie können sicher sein, dass Ihr Broadcastknoten zuverlässig ist, um den Vorgang zu erledigen und für die Auswahl der Arbeitsknoten, die Fehlerübertragung und die Redundanz verantwortlich zu sein.

Für Videocomputeraufgaben für künstliche Intelligenz kann dies auf die gleiche Weise funktionieren.Es kann eine Arbeit von „Videos aus Text generieren“ geben.Sie können glauben, dass Ihr Knoten diese Aufgabe erledigt, und Sie können sie auf eine beliebige Anzahl von Hausaufgaben erweitern, die Sie über einen einzelnen Knoten einreichen möchten.Machen Sie einen Schritt nach vorne -dies befindet sich noch in der Designstufe -Sie können den gesamten Workflow wie z.

Vom Textgenerierungsvideo
Erheben
Führen Sie die Rahmeninterpolation durch, um sie glatt zu machen

Das Netzwerk kann dies für Sie tun, und Sie müssen keine separaten Modelle für einzelne Maschinen bereitstellen, IO, gemeinsam genutzten Speicher usw. verwalten, usw.Es ist nicht mehr erforderlich, den Server, den erweiterten Server zu verwalten und nicht zu übertragen.LivePeer ist eine skalierbare Infrastruktur mit den maximalen Kostenvorteilen und sehr zuverlässig.Wenn das Netzwerk diese von künstlichen Intelligenzvideos berechneten Verpflichtungen erfüllen kann, wie es in der Video -Transcodierungsarbeit der Fall ist, bietet es ein neues Maß an Entwicklererfahrung und Kostenreduzierung

Es ist geplant, schnell KI -Videoberechnungen einzuführen und die Kosten und Vorteile des Netzwerks zu überprüfen

AI Video Subnetz

In Übereinstimmung mit den letzten 7 Jahren von LivePeer wird das Projekt dazu verpflichtet, die realen, verfügbaren, funktionalen, Open -Source -Software- und Netzwerkfunktionen zu zeigen, und fördert dann „LivePeer damit“.Das Folgende ist eine kurze Version des Plans, um dieses Ziel zu erreichen:

Wählen Sie spezifische anfängliche Anwendungsfälle für andere Jobtypen aus, nicht nur Video -Transcodierung: AI -basierte Generierung von Videos, die durch KI aktualisiert und durch Frame -Interpolation unterstützt werden.Tolle offene Modelle wie stabile Videodiffusion entwickeln sich in diesem Bereich jeden Tag ständig.
Schnelle Operationen Durch die Erstellung der Spike/Peak der Knotensoftware werden diese Funktionen zu unserem Koordinator -Knoten (Lieferanten) und Sender (Demand Side) hinzugefügt.Der Open Media Server -Katalysator von LivePeer sollte Schnittstellen für das Anfragen und die Verwendung dieser Videoaufgaben unterstützen.
Benutzer, die diesen Peak betreiben, bilden ein Seed -Netzwerk für LivePeer, verwenden jedoch das LivePeer -Protokoll, um diese neue Funktion über das Hauptnetz von Livepeer zu ermitteln und zu bezahlen.
Kooperieren Sie mit Anwendungen mit Verbraucherfront -End, verwenden Sie die sehr kostengünstigen Open Computing -Netzwerke von LivePeer und erfassen und zeigen Daten aus den Kostenvorteilen von LivePeer im Vergleich zur öffentlichen Cloud auf.
Nachdem wir dies überprüft haben, können Sie mit dem Core LivePeer -Kunden übergehen, andere Arten von Arbeitstypen hinzufügen und ein Ökosystem für andere Formen von Videoberechnungen entwickeln.

Der AI -Video -Subnetzknoten läuft mit dem Transcodierungsknoten und zahlt LivePeer gleichzeitig.

AI Video Spe

Livepeer hat kürzlich eine vom Chain Vault verwaltete Community durch sein Delta -Upgrade vorgestellt und seit einigen Monaten LPT für einen öffentlichen Produktplan verwendet.Gegenwärtig wird eine Vorkörperdiskussion diskutiert und nähert sich der Abstimmung an.Der erste Vorschlag besteht darin, die Kernentwicklung zu erreichen, um die ersten vier oben aufgeführten Aufgaben zu erledigen, darunter:

Entwickeln Sie diese KI -Funktionen als Livepeer -Knotengabel
Knotenbetreiber können ein Sub -Network bilden, um diese Aufgaben auszuführen, indem sie im Hauptnetz von LivePeer bezahlen.
Eine Front -End -Anwendung, um den Verbrauchern zu zeigen.
Die Einstellung des Benchmarks und der Daten zeigt die Kostenvorteile der großen Implementierung künstlicher Intelligenz im LivePeer -Netzwerk.

Es schlägt auch zukünftige Meilensteine für potenzielle Finanzierungen vor, dh der Bereitstellung von Infrastrukturkrediten des Tresors, um die anfänglichen Kosten der Verbraucher während der Erfassung der Datenerfassung zu bezahlen.

Der #AI-VIDEO-Kanal in Livepeer Discord ist zu einem Hot Spot für Diskussionen und Zusammenarbeit im Rahmen des Plans geworden.Knotenbetreiber haben begonnen, verschiedene Hardware zu testen, die mit dem Ausführen dieser offenen Videomodelle vertraut sind, und die Herausforderungen zu lösen, sich von Video -Transcodes zu anderen Video -spezifischen Operationen zu wenden.Es ist eine interessante Zeit, Mitglied eines sich schnell entwickelnden Projektteams zu werden.

Zukunft

Obwohl dieser anfängliche Meilenstein darauf hinweisen kann, dass LivePeer eine kostengünstige AI -Video -Computing für bestimmte Formen von AI -Videos hat, besteht die eigentliche ultimative Leistung darin, dass KI -Entwickler ein BYO -Modell, BYO -Gewicht, BYO -fein -Tuning oder Bereitstellung von benutzerdefinierten LORA basierend auf sein können Die vorhandene Grundlage des Internets im Internet.

Unterstützen Sie diese anfänglichen Funktionen und verfolgen Sie eine Reihe verschiedener Modelle und Computerformulare. In den Feldern des Knotenbetriebs, der Modellbelastung/der Deinstallation von GPU, Knotenentdeckung und Verhandlung, Fehlerübertragung, Bezahlung, Überprüfung und anderen Feldern .Von dort aus können wir den zukünftigen Meilenstein der Produktion und Unterstützung eines AI -Video -Computerbetriebs im LivePeer -Netzwerk bewerten.

In den frühen Tagen könnte eine bestimmte Plattform (wie LivePeer Studio) APIs und Produkte für Videoentwickler erstellen, um unterstützte Modelle zu verwenden.Verbraucheranwendungen (wie in AI -Video -SPE vorgeschlagene Anwendungen) können diese Funktionen direkt über den Katalysatorknoten auf dem LivePeer verwenden.Mit der Erweiterung dieser Funktionen kann jedoch das neue Geschäft für künstliche Intelligenz, das sich auf die Schöpfer konzentriert ist die Business -Säule.

Dies ist ein aufregender Weg, Sie müssen rennen, um dorthin zu gelangen.Es besteht kein Zweifel, dass künstliche Intelligenz die Videowelt mit einer Geschwindigkeit verändern wird, die in den nächsten Jahren über unsere Fantasie hinausgeht. Die Zukunft.