تحقيق عدالة الذكاء الاصطناعي على السلسلة يربط OpenLedger دورة حياة الذكاء الاصطناعي الكاملة - من مساهمة البيانات إلى نشر النموذج - وكل ذلك مدعوم بالشفافية على السلسلة. في قلب هذا النظام توجد DataNet ، وهي طبقة لامركزية حيث يقوم المساهمون بتحميل البيانات المنظمة عبر مجالات مثل Web3 والتمويل والتعليمات البرمجية. يتم التحقق من كل مساهمة وإسنادها وجاهزة لإنشاء نموذج الطاقة.

بمجرد توفر البيانات، تنتقل إلى Model Factory - محرك الضبط الدقيق بدون رمز من OpenLedger. هنا ، يمكن لمنشئي المحتوى تدريب النماذج وتحسينها باستخدام مجموعات بيانات DataNet ، وتحويل البيانات الأولية إلى ذكاء خاص بالمجال. يصبح كل نموذج تم ضبطه بدقة جزءا من Open Models ، وهي مكتبة نماذج شفافة وقابلة لإعادة الاستخدام.

من هناك, تقدم OpenLoRA هذه النماذج المضبوطة بدقة بكفاءة, تخدم الآلاف من محولات LoRA على الحد الأدنى من موارد GPU. إنه يقلل من تكاليف الخدمة بنسبة تصل إلى 99٪ ، مما يتيح الاستدلال في الوقت الفعلي وواجهات برمجة التطبيقات والتطبيقات من خلال OpenChat. والنتيجة - خط أنابيب الذكاء الاصطناعي اللامركزي بالكامل الذي تم إنشاؤه من أجل الحجم والشفافية والإنصاف.