Warum das Livepeer AI Subnet eine große Sache ist 🤖
Mit der innovativen Technologie von Livepeer die Zukunft der Video-KI erschließen
Von Live Pioneers, deutschsprachige Übersetzung von Andy Schreiber
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Das Livepeer AI Video Subnet, das sich derzeit in der Alpha-Phase befindet, stellt eine bedeutende Innovation innerhalb des Livepeer-Ökosystems dar. Es integriert leistungsstarke KI-Videofunktionen in das Livepeer-Netzwerk und ermöglicht es Videoentwicklern, ihren Anwendungen fortschrittliche generative KI-Funktionen wie Text-zu-Bild, Bild-zu-Bild und Bild-zu-Video hinzuzufügen. Im Folgenden erfahren Sie, warum diese Entwicklung ein entscheidender Schritt ist und was Sie von ihr erwarten können.
Was ist das AI-Subnetz?
Das AI Subnet, auch bekannt als AI Video Subnet, ist eine neue Initiative, die fortschrittliche AI-Videofunktionen in das Livepeer-Netzwerk bringen soll. Es handelt sich um ein dezentrales Open-Source-Framework, das verschiedene KI-Inferenzaufgaben nahtlos in die bestehende Infrastruktur von Livepeer integriert. Diese Ergänzung erweitert die bereits bekannten Transcoding-Dienste von Livepeer, die für ihre niedrigen Kosten und hohe Zuverlässigkeit bekannt sind.
Die wichtigsten Vorteile des AI-Subnetzes
Dezentralisierung:
● Erhöht die Sicherheit und Ausfallsicherheit durch die Beseitigung einzelner Fehlerquellen.
● Verteilt Aufgaben über ein Netz von Knotenpunkten und macht es dadurch weniger anfällig für Ausfälle oder Angriffe.
Kosten-Nutzen-Verhältnis:
● Es wird erwartet, dass sie KI-Funktionen zu deutlich geringeren Kosten als herkömmliche Cloud-Dienste bereitstellen werden.
● Nutzung dezentraler GPU-Ressourcen, die wirtschaftlicher sein können als zentrale Rechenzentren.
Skalierbarkeit:
● Einfache Skalierbarkeit je nach Nutzerbedarf, um einen zuverlässigen Service ohne Unterbrechungen zu gewährleisten.
● Ermöglicht die Hinzufügung weiterer Knoten, um bei Bedarf eine höhere Arbeitslast zu bewältigen.
Open-Source-Innovation:
● Förderung der Zusammenarbeit bei der Entwicklung, Beschleunigung der Innovation und Erweiterung des Spektrums der unterstützten Anwendungen.
● Der Open-Source-Charakter lädt Entwickler auf der ganzen Welt zu Beiträgen ein und erweitert so die Möglichkeiten der Plattform.
Wie es funktioniert
Das AI Subnet arbeitet mit einer dezentralen Zahlungsinfrastruktur, um AI-Orchestrator-Knoten für die Durchführung von AI-Inferenzaufgaben zu entschädigen. Das Netzwerk besteht aus zwei Hauptakteuren:
AI-Gateway-Knoten:
● Verwalten Sie den Fluss der KI-Aufgaben von Anwendungen und Benutzern.
● Leiten Sie Aufgaben an die entsprechenden Orchestrator-Knoten weiter, je nach Kapazität und aktueller Auslastung, um eine effiziente Aufgabenzuweisung und Skalierbarkeit des Systems zu gewährleisten.
AI Orchestrator-Knoten:
● Führen Sie KI-Aufgaben auf GPUs aus, die sich auf demselben Rechner befinden oder mit mehreren Rechnern mit mehreren GPUs verbunden sind, den so genannten AI Worker Nodes.
● Halten Sie KI-Modelle auf ihren GPUs für die sofortige Verarbeitung warm und können Sie Modelle dynamisch laden, wenn Aufgaben eintreffen, um sowohl die Reaktionszeit als auch die Ressourcenauslastung zu optimieren.
Diese Architektur ist auf Skalierbarkeit ausgelegt und ermöglicht die einfache Integration zusätzlicher Orchestrator- und Gateway-Knoten, wenn die Nachfrage steigt. Das System stützt sich auf ein spezielles ai-runner Docker-Image zur Ausführung von Inferenzanforderungen an KI-Modelle, was die Bereitstellung vereinfacht und die Skalierbarkeit neuer Pipelines verbessert.
Erkundung generativer KI-Pipelines
Das KI-Subnetz beherbergt verschiedene generative KI-Pipelines, die in erster Linie Diffusionsmodelle verwenden, wobei geplant ist, die Unterstützung für andere Modelltypen in zukünftigen Updates zu erweitern. Diese Pipelines ermöglichen es Entwicklern, fortschrittliche KI-Funktionen in ihre Anwendungen zu integrieren, wodurch sich neue Möglichkeiten für Kreativität und Innovation eröffnen.
Gegenwärtige Beschränkungen und künftige Richtungen
● Alpha-Phase: Das KI-Subnetz befindet sich derzeit in der Alphaphase, und die Benutzer können in dieser frühen Phase auf Fehler oder Probleme stoßen. Es ist noch nicht für Produktionsworkloads mit hoher Nachfrage gedacht.
● Begrenzter Satz von Modellen: Zunächst wird eine begrenzte Anzahl von Open-Source-KI-Modellen unterstützt, die auf Plattformen wie Hugging Face verfügbar sind, wobei geplant ist, in Zukunft jedes benutzerdefinierte Modell zu unterstützen.
● Hardware-Anforderungen: Derzeit sind Grafikprozessoren mit mindestens 16 GB VRAM erforderlich, um KI-Inferenzaufgaben effektiv durchzuführen. Es sind Bemühungen im Gange, die Unterstützung auf GPUs mit geringerem VRAM zu erweitern.
Schlussfolgerung
Das Livepeer AI Subnet ist ein Pionierprojekt zur Demokratisierung des Zugangs zu fortschrittlichen KI-Videofunktionen. Durch die Nutzung eines dezentralen Netzwerks verspricht es, kostengünstige, skalierbare und sichere KI-Inferenzdienste zu liefern. Diese Entwicklung wird kreative Prozesse revolutionieren, indem sie modernste KI-Tools für ein breiteres Publikum zugänglich macht und eine gerechtere digitale Landschaft fördert. Das AI Subnet wird sich weiterentwickeln und neue Möglichkeiten für Innovationen in Web3- und Web2-Umgebungen eröffnen.
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