Упорядник: Алекс Лю, Foresight News
Livepeer, запущений у 2017 році, є першим повністю децентралізованим мережевим протоколом потокового відео в прямому ефірі. Платформа має на меті забезпечити економічно ефективну альтернативу традиційному централізованому мовленню на основі блокчейну. Він спрямований на революцію в індустрії потокового відео в прямому ефірі та трансляції, що швидко розвивається, запроваджуючи децентралізовану екосистему, дозволяючи продюсерам надсилати свої роботи на платформу, яка потім відповідає за переформатування та розповсюдження вмісту користувачам і платформам потокового передавання.
Простіше кажучи, за допомогою засобу DePin Livepeer може легко інтегрувати відеоконтент у програми децентралізованим способом за невелику частку вартості традиційних рішень.
Популярність треку DePin різко зросла на початку цього року, і LPT також підхопив потяг зростання, коли ціна токена подвоїлася порівняно з початком року. Як людина, яка рік тому купувала цибулю-порей за 10 юанів, а продавала їх за 9,8, редактор вирішив почерпнути досвід і уважно вивчити новий хід Livepeer - запуск підмережі AI.
У гонитві за інноваціями та змінами Livepeer запускає підмережу AI
В епоху генеративного ШІ створення відео стало початком нової революції.
Сфера генеративного відео стрімко розширилася після демонстрації Sora від Open AI, яка продемонструвала можливість створення відео шляхом введення текстових підказок. Відеомодель зі штучним інтелектом із відкритим кодом Stable Diffusion лише за два місяці перевищила 10 мільйонів користувачів. Однак перспектива створення відеоінструментів ШІ стикається з серйозними проблемами. Ринок графічних процесорів вартістю 49 мільярдів доларів контролюється кількома глобальними інтернет-монополістами, такими як NVIDIA, Microsoft Azure та Amazon Web Services (AWS), що підвищує ціни та створює глобальне вузьке місце для обчислень штучного інтелекту.
Тому Livepeer запустив підмережу Livepeer AI: першу децентралізовану мережу обробки відео з обчислювальними можливостями AI. Підмережа Livepeer AI вирішує структурні проблеми централізованих обчислень штучного інтелекту, використовуючи відкриту мережу Livepeer із тисяч графічних процесорів для надання недорогих високопродуктивних послуг обробки. Базуючись на архітектурі децентралізованої мережі обробки відео Livepeer, підмережа забезпечує глобально доступну, доступну та відкриту відеоінфраструктуру, яка безмежно масштабується за допомогою економічних стимулів блокчейн-токенів.
Що таке підмережа Livepeer AI?
Підмережа штучного інтелекту є розгалуженням мережі відеоінфраструктури Livepeer, що забезпечує середовище ізольованого програмного середовища для безпечної розробки та тестування нових децентралізованих ринків і інструментів обробки мультимедійних даних штучного інтелекту. У той час як мережа Livepeer буде зосереджена на транскодуванні відео та обчисленнях, підмережа Livepeer AI задовольнить зростаючі потреби в обчисленнях AI, вирішуватиме такі завдання, як оновлення, створення та розпізнавання субтитрів, а також підтримуватиме розробників, які виконують певні відео- та медіа-моделі.
Ця підмережа дозволяє розробникам відео додавати ряд генеративних можливостей ШІ до своїх програм, таких як перетворення тексту в зображення, зображення в зображення та зображення у відео.
Цей результат, згенерований штучним інтелектом, походить від Tsunameme.ai — першої демонстрації, побудованої на підмережі Livepeer AI. Він використовує конвеєри тексту в зображення та зображення у відео. Спробуйте створити власні медіафайли зі штучним інтелектом за допомогою бета-версії Livepeer на https://tsunameme.ai
Причини створення підмережі Livepeer AI
Відеоінструменти зі штучним інтелектом знижують поріг для створення, дозволяючи будь-кому створювати відеоматеріал, який інакше вимагав би приміщення, професійної команди та годин монтажу за допомогою лише кількох текстових команд. У міру того, як ці інструменти набувають більшого поширення, глобальне централізоване вузьке місце штучного інтелекту буде ще більше посилюватися. Крім того, децентралізована інфраструктура штучного інтелекту може також усунути ризики виникнення окремих точок збою, властиві високоцентралізованим серверним мережам, і кризу довіри та автентичності, спричинену контентом, створеним штучним інтелектом.
Підмережа Livepeer AI надає можливості для створення стійкої та прибуткової відкритої відеоінфраструктури штучного інтелекту, надаючи глобально доступну наддешеву інфраструктуру, відкритий медіаринок штучного інтелекту без дозволів, а також рішення для перевірки вмісту та автентичності.
Як працює підмережа Livepeer AI
Livepeer використовує децентралізовану модель оплати за завдання, яка дозволяє розробникам надсилати та оплачувати завдання на вимогу без необхідності резервувати дорогі обчислювальні потужності. Розробники можуть встановити ціну, яку вони готові заплатити, виходячи з необхідної продуктивності та доступності мережі.
Двома ключовими компонентами мережевої архітектури Livepeer AI є:
Координаційні вузли штучного інтелекту: ці вузли виконують завдання штучного інтелекту, тримають моделі ШІ «розігрітими» на своїх графічних процесорах для негайної обробки та можуть динамічно завантажувати моделі для оптимізації часу відгуку та використання ресурсів.
Шлюзові вузли штучного інтелекту: ці вузли керують потоком завдань і розподіляють завдання відповідним вузлам координації на основі можливостей і поточного навантаження, забезпечуючи ефективний розподіл завдань і масштабованість системи.
На цій діаграмі показано, як Livepeer розподіляє завдання в розподілену мережу графічних процесорів на основі ефективності, а не направляє запити на обробку ШІ через централізований сервер.
Необмежена масштабованість
Мережева інфраструктура Livepeer AI розроблена таким чином, щоб бути нескінченно масштабованою, що дозволяє легко інтегрувати додаткові узли оркестровки та шлюзи за потреби. Виконуйте моделі штучного інтелекту за допомогою спеціального образу Docker для запуску штучного інтелекту, що спрощує розгортання та підвищує масштабованість для нових конвеєрів. Подальші розробки ще більше підвищать продуктивність і розширять можливості контейнера для підтримки дедалі складніших моделей ШІ та призначених для користувача конвеєрів.
Технічний робочий процес для обробки завдань у підмережі AI. Вузол шлюзу передає завдання координатору, який може запускати кілька контейнерів AI-Runner Docker одного або різних конвеєрів. Ці конвеєри можуть уже мати запитані моделі або можуть динамічно завантажувати їх за потреби.
Беріть участь у підмережі Livepeer AI
Постачальник апаратного забезпечення: заробляйте гроші, додаючи графічні процесори
Існуючі координатори Livepeer можуть налаштовувати та запускати вузли оркестровки штучного інтелекту для виконання завдань із перетворення тексту в зображення, зображення в зображення та зображення у відео, збільшуючи наявний дохід від транскодування.
Розробники: виводьте моделі в мережу як AI-Workers
Розробники можуть визначати та розгортати спеціальні конвеєри та робочі процеси, щоб гарантувати, що їхні додатки знаходяться на передньому краї ШІ та відеотехнологій. Розробники також можуть налаштовувати шлюзові вузли штучного інтелекту, тестувати й покращувати свої програми та отримувати доступ до API для завдань штучного інтелекту.
Запуск підмережі Livepeer AI знаменує важливу віху для проекту та є наступним кроком у місії Livepeer із забезпечення глобальної відкритої відеоінфраструктури. Оскільки генеративний штучний інтелект має намір значно збільшити кількість створення відеоконтенту в найближчі роки, мережа Livepeer прагне забезпечити підтримку цієї хвилі зростання.
