مع عُقد المحيط، لن تقتصر المهام عالية الأداء مثل التعلم العميق، والمحاكاة العلمية، ونمذجة المالية على التشغيل فقط، بل ستعمل بشكل أذكى، مع حوسبة خاصة ولا مركزية
تعلم المزيد: https://docs.oceanprotocol.com/developers/ocean-node
عقد المحيط ليست فقط حول الخصوصية، بل يمكن أن تساعدك على بناء أنظمة تعلم آلة موزعة ومتعددة الطبقات
مع عقد المحيط، يمكنك:
1. مشاركة بيانات التدريب الخاصة بك عبر عدة عقد 2. توزيع تلك الأجزاء بذكاء على مزودي الحوسبة 3. تنسيق وظائف التدريب عبر الشبكة بشكل متوازي
تمكن هذه البنية من التوسع الأفقي من خلال التدريب المعتمد على البيانات
قم بتوصيل أطر العمل المتقدمة مثل PyTorch + Horovod، DeepSpeed، أو Ray، وستحصل على نظام حيث يتم تخصيص الحوسبة والبيانات بشكل ديناميكي، وتحديد الأسعار، ومنح الأذونات، كل ذلك مع الحفاظ على الخصوصية واللامركزية
لقد كتبت الجين. لقد قمت بتدريب النموذج فلماذا يملك شخص آخر البيانات؟
تتيح لك رموز بيانات المحيطات سكّ تسلسلاتك ونماذجك ومجموعات بياناتك كأصول قابلة للتحقق على السلسلة، مؤرخة، قابلة للتدقيق، ومرتبطة بمحفظتك
مع رموز البيانات، يمكنك ترخيص جين لأغراض البحث، تقديم إمكانية الوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات لنموذجك، أو تقسيم العائدات مع المتعاونين، كل ذلك مفروض بواسطة العقود الذكية
كل إصدار، ترخيص، وسجل وصول يتم تسجيله وقابل للتتبع، جاهز لتقديم طلبات الملكية الفكرية، المنشورات، أو فحوصات الامتثال
لقد كانت عالم الذكاء الاصطناعي مهووسًا بالنماذج، لكن التقدم الحقيقي يكمن في تحويل التركيز من تعديل الخوارزميات إلى تحسين مجموعات البيانات
ومع ذلك، فإن تجميع بيانات عالية القيمة على نطاق واسع يثير قضايا الوصول والأصل والملكية
تقدم تقنية Ocean الأساس لذلك من خلال تمكين الوصول المصرح به إلى البيانات الخاصة عبر رموز البيانات، وضمان الأصل من خلال بيانات التعريف على السلسلة، وتمكين الحوسبة الآمنة من خلال Ocean C2D