Upshot-এ Zhenyang, Giza-এ Fran, Neuronets-এ Ashely, Valence-এ Matt এবং Pond-এ Dylan-এর মূল্যবান ইনপুট এবং প্রতিক্রিয়ার জন্য আপনাকে ধন্যবাদ৷ এই গবেষণাটি AI-তে গুরুত্বপূর্ণ ক্ষেত্রগুলিকে আনপ্যাক করার চেষ্টা করে যা ক্ষেত্রের বিকাশকারীদের জন্য প্রাসঙ্গিক এবং Web3 এবং AI প্রযুক্তিগুলির একত্রিত হওয়ার সম্ভাব্য ক্রমবর্ধমান সুযোগগুলি অন্বেষণ করে৷ টিএল; ডিআর AI-কেন্দ্রিক বিকেন্দ্রীভূত অ্যাপ্লিকেশন (DApps) এর বর্তমান অগ্রগতি বেশ কয়েকটি উপকরণ সরঞ্জাম এবং ধারণাকে আলোকিত করে: AI এর বিস্তৃত এবং দ্রুত বৃদ্ধি, এর বিশাল প্রয়োগের সম্ভাবনার সাথে মিলিত, এটিকে বিটকয়েন খনির তুলনায় একটি উল্লেখযোগ্যভাবে গরম সেক্টরে পরিণত করেছে। এই বৃদ্ধি বিভিন্ন GPU মডেল এবং তাদের কৌশলগত ভৌগোলিক বন্টন প্রয়োজন দ্বারা আন্ডারপিন করা হয়. বিকেন্দ্রীভূত ওপেনএআই অ্যাক্সেস, জিপিইউ নেটওয়ার্ক: যদিও এই নেটওয়ার্কগুলি একই রকম অবকাঠামো ভাগ করে, তাদের ফোকাস পয়েন্টগুলি ভিন্ন হয়ে যায়। অনুমান নেটওয়ার্কগুলি প্রাথমিকভাবে মডেল স্থাপনের জন্য অভিজ্ঞ ডেভেলপারদের সরবরাহ করে, অগত্যা নন-এলএলএম মডেলগুলির জন্য উচ্চ-প্রান্তের জিপিইউগুলির প্রয়োজন ছাড়াই৷ বিপরীতভাবে, এজেন্ট নেটওয়ার্কগুলি, যেগুলি আরও এলএলএম-কেন্দ্রিক, বিকাশকারীদের প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং এবং বিভিন্ন এজেন্টের একীকরণে মনোনিবেশ করা প্রয়োজন, যা সর্বদাই উন্নত GPU-এর ব্যবহার প্রয়োজন। অনুমান এবং এজেন্ট নেটওয়ার্ক: এই প্রকল্পগুলি বিকশিত হতে থাকে, নতুন বৈশিষ্ট্যগুলি অফার করে এবং ভবিষ্যতের অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য উন্নত কার্যকারিতাগুলির প্রতিশ্রুতি দেয়৷ এআই অবকাঠামো প্রকল্প: এর মধ্যে অনেকগুলি এখনও টেস্টনেট পর্যায়ে রয়েছে, স্থিতিশীলতার সমস্যা, জটিল সেটআপ এবং সীমিত কার্যকারিতাগুলির মুখোমুখি হচ্ছে যখন তাদের নিরাপত্তা এবং গোপনীয়তা প্রমাণপত্রগুলি প্রতিষ্ঠা করতে সময় নেয়। ক্রিপ্টো-নেটিভ প্রজেক্ট: অনুমান করা হচ্ছে AI DApps বাজারে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাব ফেলবে, পর্যবেক্ষণ, RAG-সম্পর্কিত অবকাঠামো, Web3 নেটিভ মডেল, ক্রিপ্টো-নেটিভ API এবং ডেটা সহ বিকেন্দ্রীকৃত এজেন্ট এবং মূল্যায়ন নেটওয়ার্ক সহ বেশ কয়েকটি ক্ষেত্র অন্বেষণ করা রয়ে গেছে। অনাবিষ্কৃত এলাকা: পরিকাঠামো প্রকল্পগুলি ক্রমবর্ধমানভাবে AI DApp বিকাশকারীদের জন্য ব্যাপক, এক-স্টপ সমাধান প্রদানের লক্ষ্যে রয়েছে৷ উল্লম্ব ইন্টিগ্রেশন প্রবণতা: ভবিষ্যৎ সম্ভবত অন-চেইন কম্পিউটেশনের পাশাপাশি ফ্রন্টএন্ড ইনফারেন্সের মিশ্রন ধারণ করে, যাচাইযোগ্যতার সাথে খরচ বিবেচনার ভারসাম্য বজায় রাখে। হাইব্রিড ভবিষ্যত ভবিষ্যতবাণী: Web3 x AI এর ভূমিকা Web3 এবং AI এর সংমিশ্রণ ক্রিপ্টো স্ফিয়ারে প্রচুর আগ্রহ তৈরি করছে কারণ ডেভেলপাররা ক্রিপ্টো ডোমেনের জন্য তৈরি করা AI পরিকাঠামো কঠোরভাবে অন্বেষণ করে। উদ্দেশ্য হ'ল অত্যাধুনিক বুদ্ধিমত্তা কার্যকারিতাগুলির সাথে স্মার্ট চুক্তিগুলিকে আবদ্ধ করা, যার জন্য ডেটা হ্যান্ডলিং, মডেলের নির্ভুলতা, গণনাগত চাহিদা, স্থাপনার জটিলতা এবং ব্লকচেইন একীকরণের প্রতি যত্নশীল মনোযোগ প্রয়োজন। Web3 অগ্রগামীদের দ্বারা তৈরি প্রাথমিক সমাধানগুলি অন্তর্ভুক্ত করে: উন্নত GPU নেটওয়ার্ক ডেডিকেটেড ক্রিপ্টো ডেটা এবং কমিউনিটি ডেটা লেবেলিং সম্প্রদায় প্রশিক্ষিত মডেলিং যাচাইযোগ্য AI অনুমান এবং প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া ব্যাপক এজেন্ট দোকান ক্রমবর্ধমান পরিকাঠামো সত্ত্বেও, DApps-এ প্রকৃত AI অ্যাপ্লিকেশন সীমিত রয়ে গেছে। সাধারণ টিউটোরিয়ালগুলি শুধুমাত্র পৃষ্ঠকে স্ক্র্যাচ করে, প্রায়শই ফ্রন্ট-এন্ড পরিবেশের মধ্যে মৌলিক OpenAI API ইন্টারঅ্যাকশনগুলিকে চিত্রিত করে, ব্লকচেইনের বিকেন্দ্রীকরণ এবং যাচাইযোগ্যতার অনন্য অফারগুলি সম্পূর্ণরূপে লাভ না করে। ল্যান্ডস্কেপ বিকশিত হওয়ার সাথে সাথে, আমরা অনেক ক্রিপ্টো-নেটিভ এআই পরিকাঠামোর সাথে আগামী মাসগুলিতে টেস্টনেট থেকে সম্পূর্ণ অপারেশনাল স্থিতিতে রূপান্তরিত হওয়ার সাথে উল্লেখযোগ্য অগ্রগতির প্রত্যাশা করছি। এই গতিশীল প্রেক্ষাপটে, আমাদের অন্বেষণ ক্রিপ্টো-নেটিভ AI পরিকাঠামোতে উপলব্ধ সরঞ্জামগুলির অস্ত্রাগারের মধ্যে তলিয়ে যাবে, ক্রিপ্টোর রাজ্যে গ্রাউন্ডব্রেকিং GPT-3.5 মুহুর্তগুলির মতো আসন্ন অগ্রগতির জন্য ডেভেলপারদের প্রস্তুত করবে৷ রেডপিল: বিকেন্দ্রীভূত AI ক্ষমতায়ন GPT-4-ভিশন, GPT-4-টার্বো এবং GPT-4o-এর মতো ওপেনএআই-এর শক্তিশালী মডেলগুলিকে কাজে লাগানো যারা অত্যাধুনিক AI DApps বিকাশের লক্ষ্যে তাদের জন্য আকর্ষণীয় সুবিধা প্রদান করে। এই শক্তিশালী টুলগুলি ক্রমবর্ধমান AI x Web3 ল্যান্ডস্কেপের মধ্যে উন্নত অ্যাপ্লিকেশন এবং সমাধানগুলির অগ্রগামী করার জন্য প্রয়োজনীয় মৌলিক ক্ষমতা প্রদান করে। বিকেন্দ্রীভূত অ্যাপ্লিকেশনে (dApps) OpenAI একত্রিত করা ডেভেলপারদের মধ্যে একটি আলোচিত বিষয় যারা হয় ওরাকল বা ফ্রন্টএন্ড থেকে OpenAI API কল করতে পারেন। রেডপিল এই একীকরণের অগ্রভাগে রয়েছে, কারণ এটি একটি সমষ্টিগত API পরিষেবা অফার করে শীর্ষ AI মডেলগুলিতে অ্যাক্সেসকে গণতান্ত্রিক করে তোলে। এই পরিষেবাটি বিভিন্ন OpenAI API অবদানগুলিকে একত্রিত করে এবং সেগুলিকে এক ছাদের নীচে উপস্থাপন করে, যা সাধারণত OpenAI দ্বারা উত্থাপিত সীমাবদ্ধতা ছাড়াই বর্ধিত ক্রয়ক্ষমতা, ভাল গতি এবং ব্যাপক বৈশ্বিক অ্যাক্সেসের মতো সুবিধা নিয়ে আসে। ক্রিপ্টোকারেন্সি বিকাশকারীরা প্রায়শই যে অন্তর্নিহিত সমস্যাগুলির মুখোমুখি হন, যেমন প্রতি মিনিটে সীমিত টোকেন (TPM) বা ভৌগলিক সীমানার কারণে সীমিত মডেল অ্যাক্সেস, উল্লেখযোগ্য বাধা সৃষ্টি করতে পারে। রেডপিল তাদের নেটওয়ার্কের মধ্যে স্বতন্ত্র অবদানকারীদের কাছে বিকাশকারীদের অনুরোধগুলিকে রুট করে, ওপেনএআই থেকে সরাসরি যে কোনও বিধিনিষেধকে কার্যকরভাবে বাইপাস করে এই উদ্বেগগুলির সমাধান করে। নীচের সারণীটি রেডপিল এবং ওপেনএআই-এর মধ্যে ক্ষমতা এবং খরচের মধ্যে সম্পূর্ণ পার্থক্য তুলে ধরে: রেডপিল OpenAI টিপিএম আনলিমিটেড বেশিরভাগ ব্যবহারকারীর জন্য 30k - 450k দাম $5 প্রতি 10 মিলিয়ন অনুরোধ প্লাস টোকেন ইনসেনটিভ প্রতি 10 মিলিয়ন অনুরোধে $5 RPM (প্রতি মিনিটে অনুরোধ) আনলিমিটেড বেশিরভাগ ব্যবহারকারীর জন্য 500 - 5k জিপিইউ নেটওয়ার্ক OpenAI API ব্যবহার করার পাশাপাশি, বিকাশকারীরা বিকেন্দ্রীভূত GPU নেটওয়ার্কগুলিতে তাদের মডেলগুলি হোস্ট করতে এবং চালাতে পারে। , Aethir এবং Akash এর মত জনপ্রিয় প্ল্যাটফর্মগুলি ডেভেলপারদের তাদের GPU ক্লাস্টার তৈরি এবং পরিচালনা করতে সক্ষম করে, যাতে তারা সবচেয়ে প্রভাবশালী মডেলগুলি স্থাপন করতে দেয়—সেগুলি মালিকানাধীন বা ওপেন সোর্সই হোক না কেন। io.net এই বিকেন্দ্রীভূত GPU নেটওয়ার্কগুলি পৃথক অবদানকারী বা ছোট ডেটা সেন্টার থেকে কম্পিউটিং শক্তি ব্যবহার করে, যা মেশিনের বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য, আরও সার্ভারের অবস্থান এবং কম খরচ নিশ্চিত করে। এই অনন্য কাঠামোটি একটি পরিচালনাযোগ্য বাজেটের মধ্যে উচ্চাভিলাষী AI পরীক্ষাগুলি পরিচালনা করতে বিকাশকারীদের সমর্থন করে। যাইহোক, বিকেন্দ্রীভূত প্রকৃতির ফলে সীমিত বৈশিষ্ট্য, আপটাইম নির্ভরযোগ্যতা এবং ডেটা গোপনীয়তা নিম্নলিখিত তুলনাতে দেখানো হয়েছে: জিপিইউ নেটওয়ার্ক কেন্দ্রীভূত GPU প্রদানকারী SLA (আপটাইম) পরিবর্তনশীল 99.99%+ ইন্টিগ্রেশন এবং অটোমেশন SDKs লিমিটেড পাওয়া যায় স্টোরেজ পরিষেবা লিমিটেড ব্যাপক (ব্যাকআপ, ফাইল, অবজেক্ট, ব্লক স্টোরেজ এবং পুনরুদ্ধারের কৌশল) ডাটাবেস পরিষেবা লিমিটেড ব্যাপকভাবে উপলব্ধ পরিচয় এবং অ্যাক্সেস ম্যানেজমেন্ট লিমিটেড পাওয়া যায় ফায়ারওয়াল লিমিটেড পাওয়া যায় মনিটরিং/ম্যানেজমেন্ট/সতর্কতা পরিষেবা লিমিটেড পাওয়া যায় GDPR, CCPA (ডেটা প্রাইভেসি) এর সাথে সম্মতি লিমিটেড আংশিক সম্মতি GPU নেটওয়ার্কগুলির আশেপাশে সাম্প্রতিক আগ্রহের বৃদ্ধি এমনকি বিটকয়েন খনির উন্মাদনাকেও গ্রাস করেছে৷ কয়েকটি মূল কারণ এই ঘটনাটিতে অবদান রাখে: : বিটকয়েন খনির বিপরীতে, যা প্রাথমিকভাবে ফটকাবাজদের আকৃষ্ট করে, GPU নেটওয়ার্কগুলি AI ডেভেলপারদের একটি বিস্তৃত এবং আরও বিশ্বস্ত ভিত্তির কাছে আবেদন করে। বৈচিত্র্যময় শ্রোতা : AI অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য কাজের জটিলতার উপর ভিত্তি করে বিভিন্ন GPU স্পেসিফিকেশনের প্রয়োজন হয়, যা শেষ-ব্যবহারকারীর সাথে তাদের নৈকট্য এবং কম লেটেন্সি সমস্যার কারণে বিকেন্দ্রীভূত নেটওয়ার্কগুলিকে সুবিধাজনক করে তোলে। নমনীয় হার্ডওয়্যার প্রয়োজনীয়তা : এই নেটওয়ার্কগুলি ব্লকচেইন প্রযুক্তি, ভার্চুয়ালাইজেশন, এবং গণনা ক্লাস্টারে উদ্ভাবন থেকে উপকৃত হয়, তাদের দক্ষতা এবং মাপযোগ্যতা বৃদ্ধি করে। উন্নত প্রযুক্তি : বিটকয়েন খনির প্রতিযোগিতামূলক এবং সীমিত প্রকৃতির তুলনায় GPU-চালিত AI কম্পিউটেশনে ROI উল্লেখযোগ্যভাবে বেশি হতে পারে। উচ্চ ফলনের সম্ভাবনা : প্রধান খনির কোম্পানিগুলি প্রাসঙ্গিক থাকতে এবং ক্রমবর্ধমান বাজারে ট্যাপ করার জন্য AI-নির্দিষ্ট GPU মডেলগুলি অন্তর্ভুক্ত করার জন্য তাদের ক্রিয়াকলাপের বৈচিত্র্য আনছে৷ শিল্প গ্রহণ AI এবং বিকেন্দ্রীভূত কম্পিউটিং-এর ল্যান্ডস্কেপ ক্রমাগত বিকশিত হতে থাকে, রেডপিল এবং বিকেন্দ্রীভূত GPU নেটওয়ার্কগুলির মতো সরঞ্জামগুলি বিপ্লবী হয়ে উঠছে কীভাবে বিকাশকারীরা ঐতিহ্যগত বাধাগুলি অতিক্রম করে এবং AI বিকাশে নতুন সম্ভাবনাগুলি আনলক করে৷ : একটি সহজবোধ্য ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা প্রদান করে যা বিশেষ করে Web2 বিকাশকারীদের জন্য উপযুক্ত। আপনি যদি আপনার পরিষেবা স্তরের চুক্তি (SLAs) এর সাথে নমনীয় হন তবে বিবেচনা করার জন্য একটি বাজেট-বান্ধব বিকল্প হতে পারে। সুপারিশ io.net io.net ইনফারেন্স নেটওয়ার্ক একটি অনুমান নেটওয়ার্ক ক্রিপ্টো-নেটিভ এআই অবকাঠামোর মেরুদণ্ড গঠন করে, ডেটা প্রক্রিয়াকরণ এবং বুদ্ধিমান ভবিষ্যদ্বাণী বা সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষেত্রে এআই মডেলগুলিকে সমর্থন করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। ভবিষ্যতে, এটি কোটি কোটি AI ইনফারেন্স অপারেশন পরিচালনা করতে প্রস্তুত। অনেক ব্লকচেইন লেয়ার (লেয়ার 1 বা লেয়ার 2) ইতিমধ্যেই ডেভেলপারদের AI ইনফারেন্স অপারেশনগুলি সরাসরি অন-চেইনে চালু করার ক্ষমতা প্রদান করে। এই বাজারের নেতাদের মধ্যে রয়েছে রিচুয়াল, ভান্না এবং এর মতো প্ল্যাটফর্ম। Fetch.ai- এই নেটওয়ার্কগুলি পারফরম্যান্স (লেটেন্সি, গণনার সময়), সমর্থিত মডেল, যাচাইযোগ্যতা এবং মূল্য (ব্যবহার এবং অনুমান খরচ), সেইসাথে সামগ্রিক বিকাশকারী অভিজ্ঞতা সহ বিভিন্ন কারণের উপর ভিত্তি করে পরিবর্তিত হয়। গোল একটি আদর্শ পরিস্থিতিতে, বিকাশকারীদের বিভিন্ন প্রমাণ এবং ন্যূনতম একীকরণ প্রচেষ্টার জন্য ব্যাপক সমর্থন সহ যে কোনও অ্যাপ্লিকেশনে কাস্টমাইজড এআই অনুমান ক্ষমতাগুলিকে নির্বিঘ্নে একীভূত করতে সক্ষম হওয়া উচিত। অনুমান নেটওয়ার্ক ডেভেলপারদের প্রয়োজনীয় সমস্ত অবকাঠামো উপাদান সরবরাহ করে, যেমন অন-ডিমান্ড প্রুফ জেনারেশন এবং ভ্যালিডেশন, ইনফারেন্স কম্পিউটেশন, ইনফারেন্স রিলে, Web2 এবং Web3 এন্ডপয়েন্ট, ওয়ান-ক্লিক মডেল ডিপ্লয়মেন্ট, মনিটরিং, ক্রস-চেইন ইন্টারঅপারেবিলিটি, ইন্টিগ্রেশন সিঙ্ক্রোনাইজেশন এবং নির্ধারিত সম্পাদন। এই ক্ষমতাগুলির সাথে, বিকাশকারীরা অনায়াসে তাদের ব্লকচেইন প্রকল্পগুলিতে অনুমান একত্রিত করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, যখন বিকেন্দ্রীভূত ফিনান্স (DeFi) ট্রেডিং বট তৈরি করা হয়, তখন মেশিন লার্নিং মডেলগুলিকে ট্রেডিং জোড়ার জন্য কেনা-বেচা করার সুযোগগুলি চিহ্নিত করতে এবং একটি বেস DEX-এ কৌশলগুলি কার্যকর করার জন্য নিযুক্ত করা যেতে পারে। আদর্শভাবে, সমস্ত অবকাঠামো ক্লাউড-হোস্টেড হবে, যা ডেভেলপারদের তাদের মডেল কৌশলগুলি টর্চের মতো জনপ্রিয় ফর্ম্যাটে আপলোড এবং সংরক্ষণ করতে দেয়। অনুমান নেটওয়ার্ক Web2 এবং Web3 প্রশ্নের জন্য মডেলের স্টোরেজ এবং পরিবেশন উভয়ই পরিচালনা করবে। একবার মডেল স্থাপনা সম্পূর্ণ হলে, বিকাশকারীরা Web3 API অনুরোধের মাধ্যমে বা সরাসরি স্মার্ট চুক্তির মাধ্যমে মডেল অনুমান ট্রিগার করতে পারে। অনুমান নেটওয়ার্ক ক্রমাগত ট্রেডিং কৌশল চালায় এবং ফলাফলগুলিকে ভিত্তিগত স্মার্ট চুক্তিতে ফেরত দেয়। যদি উল্লেখযোগ্য সম্প্রদায়ের তহবিল পরিচালনা করা হয়, তাহলে অনুমানের সঠিকতা প্রমাণ করা প্রয়োজন হতে পারে। অনুমান ফলাফল প্রাপ্তির পরে, স্মার্ট চুক্তিগুলি সেই ফলাফলগুলির উপর ভিত্তি করে স্বয়ংক্রিয়ভাবে বাণিজ্য সম্পাদন করে। অ্যাসিঙ্ক্রোনাইজেশন বনাম সিঙ্ক্রোনাইজেশন যদিও অ্যাসিঙ্ক্রোনাস এক্সিকিউশন তাত্ত্বিকভাবে আরও ভাল পারফরম্যান্স সরবরাহ করতে পারে, এটি বিকাশকারীর অভিজ্ঞতাকে জটিল করতে পারে। অ্যাসিঙ্ক্রোনাস মডেলে, বিকাশকারীরা প্রাথমিকভাবে স্মার্ট চুক্তির মাধ্যমে অনুমান নেটওয়ার্কে তাদের কাজ জমা দেয়। কাজ শেষ হয়ে গেলে, নেটওয়ার্কের স্মার্ট চুক্তি ফলাফল প্রদান করে। এটি প্রোগ্রামিংকে দুটি পর্যায়ে বিভক্ত করে: অনুমানকে আহ্বান করা এবং এর ফলাফল প্রক্রিয়াকরণ। এই বিচ্ছেদ জটিলতার দিকে নিয়ে যেতে পারে, বিশেষ করে নেস্টেড ইনফারেন্স কল বা বিস্তৃত লজিক হ্যান্ডলিং সহ। তদুপরি, অ্যাসিঙ্ক্রোনাস মডেলগুলি বিদ্যমান স্মার্ট চুক্তিগুলির সাথে একীভূত করা চ্যালেঞ্জিং হতে পারে, অতিরিক্ত কোডিং, ব্যাপক ত্রুটি পরিচালনা এবং অতিরিক্ত নির্ভরতা প্রয়োজন। সিঙ্ক্রোনাইজেশন সাধারণত বিকাশকারীদের বাস্তবায়নের জন্য আরও সহজ, তবে এটি লেটেন্সি এবং ব্লকচেইন ডিজাইন সম্পর্কিত চ্যালেঞ্জগুলি উপস্থাপন করে। উদাহরণস্বরূপ, ব্লক সময় বা বাজার মূল্যের মতো দ্রুত পরিবর্তনশীল ইনপুট ডেটা নিয়ে কাজ করার সময়, প্রক্রিয়াকরণ সম্পূর্ণ হওয়ার সময় ডেটা পুরানো হয়ে যেতে পারে। এই দৃশ্যটি স্মার্ট চুক্তি সম্পাদনকে রোলব্যাক করতে পারে, বিশেষ করে যখন পুরানো দামের উপর ভিত্তি করে অদলবদল করার মতো ক্রিয়াকলাপ সম্পাদন করা হয়। ভ্যালেন্স এআই অবকাঠামোতে ফোকাস করে এই চ্যালেঞ্জগুলি মোকাবেলা করছে যা অ্যাসিঙ্ক্রোনাসভাবে কাজ করে। বাস্তবতা বর্তমান ল্যান্ডস্কেপে, রিচুয়াল নেটওয়ার্কের মতো বেশিরভাগ নতুন অনুমান নেটওয়ার্ক এখনও পরীক্ষার পর্যায়গুলির মধ্য দিয়ে চলছে এবং তাদের পাবলিক ডকুমেন্টেশন অনুযায়ী সীমিত কার্যকারিতা অফার করে। অন-চেইন এআই গণনার জন্য একটি ক্লাউড অবকাঠামো প্রদানের পরিবর্তে, তারা স্ব-হোস্টিং এআই গণনার জন্য একটি কাঠামো সমর্থন করে এবং পরবর্তীতে ব্লকচেইনে ফলাফল রিলে করে। এখানে একটি AIGC NFT চালানোর জন্য ব্যবহৃত একটি সাধারণ আর্কিটেকচার রয়েছে: ডিফিউশন মডেল এনএফটি তৈরি করে এবং এটি আরউইভে আপলোড করে। অনুমান নেটওয়ার্ক তারপর Arweave ঠিকানা গ্রহণ করে এবং NFT অন-চেইন মিন্ট করতে এগিয়ে যায়। এই মডেলটির জন্য ডেভেলপারদের বেশিরভাগ অবকাঠামোকে স্বাধীনভাবে স্থাপন এবং হোস্ট করতে হবে, যার মধ্যে কাস্টমাইজড পরিষেবা লজিক, স্থিতিশীল ডিফিউশন নোড এবং NFT স্মার্ট চুক্তির সাথে রিচুয়াল নোড পরিচালনা করা অন্তর্ভুক্ত। : বর্তমান অনুমান নেটওয়ার্কগুলি কাস্টম মডেলগুলিকে একীভূত এবং স্থাপনের জন্য জটিল৷ যেহেতু অনেকেই এই পর্যায়ে যাচাইযোগ্যতা অফার করে না, ফ্রন্টএন্ডে AI স্থাপন করা ডেভেলপারদের জন্য আরও সহজ বিকল্প হতে পারে। যাদের যাচাইযোগ্যতা প্রয়োজন তাদের জন্য, জিরো নলেজ মেশিন লার্নিং প্রদানকারী, গিজা, একটি প্রতিশ্রুতিশীল বিকল্প অফার করে। সুপারিশ এজেন্ট নেটওয়ার্ক এজেন্ট নেটওয়ার্ক ব্যবহারকারীদের জন্য এজেন্টদের কাস্টমাইজেশন সহজ করে। এই নেটওয়ার্কগুলি স্বায়ত্তশাসিত সত্তা বা স্মার্ট চুক্তিগুলি নিয়ে গঠিত যা কাজগুলি সম্পাদন করতে এবং একে অপরের সাথে এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে ব্লকচেনের সাথে যোগাযোগ করতে সক্ষম। তারা বর্তমানে ইথেরিয়াম বোঝার জন্য বিশেষভাবে ডিজাইন করা GPT চ্যাটবটের মতো বৃহৎ ভাষার মডেলের (LLMs) উপর বেশি মনোযোগী। যাইহোক, এই চ্যাটবটগুলি বর্তমানে তাদের ক্ষমতার মধ্যে সীমিত, বিকাশকারীদের তাদের উপরে জটিল অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে বাধা দেয়। সামনের দিকে তাকিয়ে, এজেন্ট নেটওয়ার্কগুলি বহিরাগত API অ্যাক্সেস এবং এক্সিকিউশন কার্যকারিতা সহ এজেন্টদের উন্নত সরঞ্জাম সরবরাহ করার মাধ্যমে তাদের ক্ষমতা বাড়ানোর জন্য প্রস্তুত। বিকাশকারীরা একাধিক বিশেষায়িত এজেন্টকে সংযুক্ত করে কর্মপ্রবাহকে অর্কেস্ট্রেট করতে সক্ষম হবেন-যেমন প্রোটোকল ডিজাইন, সলিডিটি ডেভেলপমেন্ট, কোড সিকিউরিটি রিভিউ, এবং কন্ট্রাক্ট ডিপ্লয়মেন্ট-এর উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে-সহযোগিতা সহজতর করার জন্য প্রম্পট এবং প্রসঙ্গ ব্যবহার করে। এজেন্ট নেটওয়ার্কের উদাহরণ , Myshell এবং Theoriq অন্তর্ভুক্ত। Flock.ai : যেহেতু বর্তমান এজেন্ট প্রযুক্তি এখনও বিকশিত হচ্ছে এবং সীমিত কার্যকারিতা রয়েছে, তাই ডেভেলপাররা তাদের প্রয়োজনের জন্য Web2 স্পেসে ল্যাংচেইন বা Llamaindex-এর মতো আরও পরিপক্ক অর্কেস্ট্রেশন টুল খুঁজে পেতে পারে। প্রস্তাবনা এজেন্ট নেটওয়ার্ক এবং ইনফারেন্স নেটওয়ার্কের মধ্যে পার্থক্য যদিও এজেন্ট নেটওয়ার্ক এবং অনুমান নেটওয়ার্ক উভয়ই ব্লকচেইনের ক্ষমতা এবং মিথস্ক্রিয়াকে উন্নত করতে কাজ করে, তাদের মূল ফাংশন এবং অপারেশনাল ফোকাস ব্যাপকভাবে আলাদা। এজেন্ট নেটওয়ার্কগুলি স্বয়ংক্রিয় মিথস্ক্রিয়া এবং স্বায়ত্তশাসিত এজেন্টদের মাধ্যমে স্মার্ট চুক্তিগুলির ইউটিলিটি সম্প্রসারণের দিকে প্রস্তুত। বিপরীতে, অনুমান নেটওয়ার্কগুলি প্রাথমিকভাবে ব্লকচেইনে এআই-চালিত ডেটা বিশ্লেষণগুলিকে একীভূত এবং পরিচালনার সাথে সম্পর্কিত। প্রতিটি একটি অনন্য উদ্দেশ্য পরিবেশন করে, যা ব্লকচেইন এবং এআই ইন্টিগ্রেশনের বিভিন্ন দিক অনুসারে তৈরি। এজেন্ট নেটওয়ার্কগুলি প্রাথমিকভাবে বৃহৎ ভাষা মডেলের (LLMs) উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে এবং এই এজেন্টদের একীকরণের সুবিধার্থে ল্যাংচেইনের মতো অর্কেস্ট্রেশন টুল প্রদান করে। বিকাশকারীদের জন্য, এর অর্থ হল স্ক্র্যাচ থেকে তাদের নিজস্ব মেশিন লার্নিং মডেলগুলি বিকাশ করার দরকার নেই। পরিবর্তে, মডেল ডেভেলপমেন্ট এবং ডিপ্লোয়মেন্টের জটিলতা ইনফরেন্স নেটওয়ার্ক দ্বারা বিমূর্ত হয়ে যায়, যার ফলে তারা উপযুক্ত টুল এবং প্রসঙ্গ ব্যবহার করে এজেন্টদের সাথে সংযোগ করতে পারে। বেশিরভাগ ক্ষেত্রে, শেষ ব্যবহারকারীরা এই এজেন্টদের সাথে সরাসরি যোগাযোগ করে, ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতাকে সহজ করে। বিপরীতভাবে, অনুমান নেটওয়ার্ক এজেন্ট নেটওয়ার্কের অপারেশনাল মেরুদণ্ড গঠন করে, বিকাশকারীদের নিম্ন-স্তরের অ্যাক্সেস প্রদান করে। এজেন্ট নেটওয়ার্কের বিপরীতে, অনুমান নেটওয়ার্কগুলি সরাসরি শেষ ব্যবহারকারীদের দ্বারা ব্যবহার করা হয় না। ডেভেলপারদের অবশ্যই তাদের মডেল স্থাপন করতে হবে—যা LLM-এর মধ্যে সীমাবদ্ধ নয়—এবং তারা অফচেইন বা অনচেইন পয়েন্টের মাধ্যমে এই মডেলগুলি অ্যাক্সেস করতে পারে। মজার বিষয় হল, এজেন্ট নেটওয়ার্ক এবং অনুমান নেটওয়ার্কগুলি কিছু ক্ষেত্রে একত্রিত হতে শুরু করেছে, উল্লম্বভাবে সমন্বিত পণ্যগুলি উদ্ভূত হচ্ছে যা এজেন্ট এবং অনুমান উভয় কার্যকারিতা প্রদান করে। এই ইন্টিগ্রেশন যৌক্তিক কারণ উভয় ফাংশন একই অবকাঠামোর মেরুদণ্ড ভাগ করে। অনুমান এবং এজেন্ট নেটওয়ার্কের তুলনা: ইনফারেন্স নেটওয়ার্ক এজেন্ট নেটওয়ার্ক লক্ষ্য গ্রাহকদের বিকাশকারীরা শেষ ব্যবহারকারী/ডেভেলপাররা সমর্থিত মডেল এলএলএম, নিউরাল নেটওয়ার্ক, প্রথাগত এমএল মডেল প্রাথমিকভাবে এলএলএম অবকাঠামো বিভিন্ন মডেল সমর্থন করে প্রাথমিকভাবে জনপ্রিয় LLM সমর্থন করে কাস্টমাইজযোগ্যতা বিস্তৃত মডেল অভিযোজনযোগ্যতা প্রম্পট এবং সরঞ্জামের মাধ্যমে কনফিগারযোগ্য জনপ্রিয় প্রকল্প আচার, ভ্যালেন্স ফ্লক, মাইশেল, থিওরিক, ওলাস নেক্সট জিনিয়াস উদ্ভাবনের জন্য স্থান আমরা যখন মডেল ডেভেলপমেন্ট পাইপলাইনের গভীরে প্রবেশ করি, তখন ওয়েব3 ক্ষেত্রগুলির মধ্যে অসংখ্য সুযোগ আবির্ভূত হয়: : ব্লকচেইন ডেটাকে এমএল-রেডি ডেটাসেটে রূপান্তর করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ৷ গিজার মতো প্রকল্পগুলি উচ্চ-মানের, ডিফাই-সম্পর্কিত ডেটাসেটগুলি সরবরাহ করে অগ্রগতি করছে৷ যাইহোক, গ্রাফ-ভিত্তিক ডেটাসেট তৈরি করা, যা আরও উপযুক্তভাবে ব্লকচেইন মিথস্ক্রিয়াকে প্রতিনিধিত্ব করে, এখনও বিকাশের প্রয়োজন একটি ক্ষেত্র। ডেটাসেট : বড় মডেলের জন্য, দক্ষ স্টোরেজ, বিতরণ এবং সংস্করণ অপরিহার্য। এই স্থানের উদ্ভাবকদের মধ্যে রয়েছে Filecoin, AR, এবং 0g। মডেল স্টোরেজ : বিকেন্দ্রীভূত এবং যাচাইযোগ্য মডেল প্রশিক্ষণ একটি চ্যালেঞ্জ রয়ে গেছে। Gensyn, Bittensor, এবং Flock এর মত সত্তা উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি করছে। মডেল প্রশিক্ষণ : অফচেইন এবং অনচেইন মডেলের ব্যবহার নিরীক্ষণের জন্য কার্যকর পরিকাঠামো প্রয়োজন, যা ডেভেলপারদের তাদের মডেলের সমস্যা বা পক্ষপাতগুলি সনাক্ত করতে এবং সংশোধন করতে সহায়তা করে। মনিটরিং : Retriever-বর্ধিত প্রজন্মের সাথে, ব্যক্তিগত, দক্ষ সঞ্চয়স্থান এবং গণনার চাহিদা বৃদ্ধি পায়। ফার্স্টব্যাচ এবং ব্যাগেল এই চাহিদাগুলিকে সমাধান করার প্রকল্পগুলির উদাহরণ। RAG পরিকাঠামো : নির্দিষ্ট Web3 ব্যবহারের ক্ষেত্রে যেমন জালিয়াতি সনাক্তকরণ বা মূল্য পূর্বাভাসের জন্য উপযুক্ত মডেলগুলি অপরিহার্য। উদাহরণস্বরূপ, পন্ড ব্লকচেইন-ভিত্তিক গ্রাফ নিউরাল নেটওয়ার্ক (GNNs) বিকাশ করছে। ডেডিকেটেড Web3 মডেল : এজেন্টদের বিস্তারের জন্য শক্তিশালী মূল্যায়ন প্রক্রিয়া প্রয়োজন। নিউরোনেটের মতো প্ল্যাটফর্মগুলি এই ধরনের পরিষেবা প্রদানের ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ। মূল্যায়ন নেটওয়ার্ক : স্ট্র্যাডিশনাল প্রুফ অফ স্টেক (PoS) তাদের জটিলতার কারণে AI-ভিত্তিক কাজগুলির জন্য উপযুক্ত নাও হতে পারে। বিটেন্সর, উদাহরণস্বরূপ, একটি ঐক্যমত্য মডেল তৈরি করেছে যা মূল্যবান এআই অন্তর্দৃষ্টিতে অবদান রাখার জন্য নোডকে পুরস্কৃত করে। ঐক্যমত্য ভবিষ্যত ভাবনা প্রবণতা স্পষ্ট, যেখানে নেটওয়ার্কগুলি একটি একক গণনামূলক স্তর থেকে ব্যাপক, বহু-কার্যকরী এমএল সমাধান প্রদান করতে চায়। এই পদ্ধতিটি Web3 ML ডেভেলপারদের জন্য একটি সুবিন্যস্ত, সর্ব-এক সমাধানের প্রতিশ্রুতি দেয়, যা এআই এবং ব্লকচেইন প্রযুক্তির একীকরণকে এগিয়ে নিয়ে যায়। উল্লম্ব সংহতকরণের অন-চেইন অনুমান, স্মার্ট চুক্তির মতো ব্যাকএন্ড সিস্টেমের সাথে ব্যতিক্রমী যাচাইযোগ্যতা এবং নিরবচ্ছিন্ন একীকরণ অফার করার সময়, ব্যয়বহুল এবং ধীরগতি থেকে যায়। আমরা সম্ভবত একটি মিশ্রণ দেখতে পাচ্ছি যেখানে কিছু অনুমান কার্যগুলি অফচেন, ফ্রন্টএন্ডে, দক্ষতার জন্য সম্পাদিত হয়, যখন সমালোচনামূলক, সিদ্ধান্ত-কেন্দ্রিক অনুমান কাজগুলি অনচেইনে পরিচালনা করা অব্যাহত থাকবে। এই দৃষ্টান্তটি ইতিমধ্যে মোবাইল ডিভাইসের সাথে অনুশীলনে রয়েছে। মোবাইল ক্ষমতার সুবিধা গ্রহণ করে, ছোট মডেলগুলি দ্রুত প্রতিক্রিয়ার জন্য স্থানীয়ভাবে চালানো হয়, যখন আরও জটিল গণনাগুলি ক্লাউডে অফলোড করা হয়, বৃহত্তর ভাষা মডেলগুলি (এলএলএম) ব্যবহার করে। আমি ভবিষ্যতে একটি হাইব্রিড পদ্ধতির কল্পনা করি।
