Lumino Labs Introduction

Lumino Labs est une startup d'infrastructure IA à la pointe de la technologie offrant une plateforme de calcul décentralisée qui permet aux développeurs de former et d'ajuster des modèles d'IA à des coûts inférieurs de 50 à 80 % grâce à la technologie blockchain.
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Qu'est-ce que Lumino Labs

Fondée en juillet 2023 par Eshan Chordia et Yogesh Darji, Lumino Labs construit un protocole de calcul intégré matériel et logiciel pour les charges de travail d'IA. La plateforme a sécurisé 2,8 millions de dollars de financement en pré-amorçage de la part d'investisseurs notables, y compris Longhash Ventures, Protocol Labs et d'autres. Elle sert de solution complète pour les chercheurs, développeurs et passionnés d'IA qui ont besoin d'une infrastructure efficace, évolutive et rentable pour former des modèles d'apprentissage automatique.

Comment fonctionne Lumino Labs ?

Lumino Labs fonctionne à travers un réseau décentralisé qui connecte les propriétaires de GPU avec les développeurs d'IA. La plateforme utilise des incitations économiques pour rassembler les ressources de calcul, tirant parti de la technologie blockchain pour garantir que les modèles sont correctement formés. Elle fournit un SDK facile à utiliser pour les développeurs afin de construire des modèles en utilisant des modèles préconfigurés ou des modèles personnalisés, avec des capacités de déploiement instantané. Le système permet une mise à l'échelle automatique des ressources et met en œuvre une vérification cryptographique pour la responsabilité de la formation des modèles. Les utilisateurs peuvent accéder à des GPU qui pourraient ne pas être disponibles ailleurs, tandis que les propriétaires de GPU peuvent monétiser leurs ressources inactives en contribuant au réseau.

Avantages de Lumino Labs

La plateforme offre de multiples avantages significatifs pour les utilisateurs, y compris une réduction allant jusqu'à 80 % des coûts de formation en ML, un accès instantané à des ressources GPU rares et l'élimination du temps de calcul inactif grâce à l'auto-scaling. Les utilisateurs conservent une confidentialité et un contrôle complets des données, tout en profitant de processus de formation de modèles transparents et audités. Le modèle de paiement par travail de formation garantit que les utilisateurs ne paient que pour l'utilisation réelle, ce qui le rend très rentable. De plus, la nature décentralisée de la plateforme aide à réduire la dépendance aux services cloud centralisés tout en fournissant un accès à un plus large éventail de ressources GPU qui pourraient être indisponibles auprès des fournisseurs traditionnels.

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