Prime Intellect是什么？如何在Prime Intellect上部署GPU？Prime Intellect融資情況如何？Prime Intellect 通過去中心化的 GPU 計(jì)算資源，讓開源研究人員有機(jī)會(huì)訓(xùn)練先進(jìn)模型。本文帶您了解它如何通過區(qū)塊鏈和分布式 GPU 網(wǎng)絡(luò)普及人工智能。下面就和腳本之家小編一起看看吧！

開源人工智能（AI）開發(fā)面臨著諸多挑戰(zhàn)：高性能計(jì)算資源的獲取有限，由中心化實(shí)體主導(dǎo)，擁有龐大的 GPU 集群等。這些障礙使得小型團(tuán)隊(duì)和獨(dú)立研究人員難以競爭。

Prime Intellect 構(gòu)建了去中心化 AI 開發(fā)的規(guī)?；A(chǔ)設(shè)施，解決了這些問題。該平臺(tái)聚合了全球的計(jì)算資源，允許研究人員和開發(fā)人員通過分布式計(jì)算訓(xùn)練先進(jìn)的 AI 模型。Prime Intellect 旨在通過去中心化普及人工智能，讓更多人能夠訪問這一先進(jìn)的技術(shù)。

什么是 Prime Intellect？

來源：Prime Intellect官網(wǎng)

Prime Intellect 是一個(gè)去中心化的平臺(tái)，提供分布式 GPU 資源用于 AI 開發(fā)。它從全球貢獻(xiàn)者處聚合算力，讓研究人員可協(xié)作訓(xùn)練先進(jìn)的 AI 模型。該平臺(tái)為用戶提供了一個(gè)可以租賃或貢獻(xiàn) GPU 資源的市場。

Prime Intellect 的創(chuàng)立是為解決開源社區(qū)對可擴(kuò)展且高效 AI 開發(fā)的日益增長的需求。創(chuàng)始人意識到傳統(tǒng)計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施所帶來的挑戰(zhàn)，希望建立一個(gè)能夠利用去中心化的力量來聚合全球計(jì)算資源的平臺(tái)。Prime Intellect 通過分布式計(jì)算促進(jìn)先進(jìn) AI 模型的協(xié)作訓(xùn)練。

Prime Intellect 的主要特性

• 去中心化基礎(chǔ)設(shè)施：Prime Intellect 的去中心化基礎(chǔ)設(shè)施允許從全球各地的不同貢獻(xiàn)者聚合計(jì)算資源。這種方式增強(qiáng)了可擴(kuò)展性，減少了對中心化數(shù)據(jù)中心的依賴。
• 協(xié)作訓(xùn)練：有了該平臺(tái)，研究人員和開發(fā)人員能夠協(xié)作訓(xùn)練 AI 模型。Prime Intellect 將訓(xùn)練過程分布到多個(gè)節(jié)點(diǎn)，加速了模型開發(fā)的速度和效率。
• 安全性與透明性：Prime Intellect 采用先進(jìn)的加密技術(shù)保護(hù)數(shù)據(jù)和交易的安全。區(qū)塊鏈技術(shù)確保記錄的透明性和不可篡改性，從而在參與者之間建立了信任。
• 資源優(yōu)化：該平臺(tái)通過高效分配工作負(fù)載優(yōu)化計(jì)算資源，降低了成本，并最大化了現(xiàn)有資源的利用率，讓 AI 開發(fā)更容易。

Prime Intellect 如何運(yùn)作

去中心化計(jì)算市場

Prime Intellect 運(yùn)營一個(gè)去中心化計(jì)算市場，聚合全球的計(jì)算資源，以支持大規(guī)模的 AI 開發(fā)。這個(gè)市場將擁有多余計(jì)算能力的個(gè)人和組織與需要大量計(jì)算資源進(jìn)行先進(jìn) AI 模型訓(xùn)練的研究人員和開發(fā)人員連接起來。

• 資源聚合：任何擁有閑置 GPU 或 CPU 的人都可以將其計(jì)算資源貢獻(xiàn)到網(wǎng)絡(luò)中。貢獻(xiàn)者通過基于代幣的系統(tǒng)獲得獎(jiǎng)勵(lì)，根據(jù)他們提供的算力獲得激勵(lì)。
• 高效利用：平臺(tái)實(shí)時(shí)匹配 AI 項(xiàng)目的計(jì)算需求與可用資源。通過去中心化網(wǎng)絡(luò)，減少了傳統(tǒng)中心化云服務(wù)的成本。
• 可擴(kuò)展性：市場可以根據(jù)需求進(jìn)行擴(kuò)展或收縮，十分靈活，可適用于不同規(guī)模的項(xiàng)目。去中心化確保系統(tǒng)性能良好，避免了中心化系統(tǒng)可能出現(xiàn)的停機(jī)風(fēng)險(xiǎn)。

集體所有權(quán)

Prime Intellect 獎(jiǎng)勵(lì)貢獻(xiàn) GPU 資源或參與平臺(tái)活動(dòng)的參與者，促進(jìn)了集體所有權(quán)。貢獻(xiàn)者通過代幣獲得激勵(lì)，用戶使用同一代幣系統(tǒng)支付資源費(fèi)用。這創(chuàng)造了一個(gè)自我維持的生態(tài)系統(tǒng)，所有參與者都能從網(wǎng)絡(luò)的增長中受益。區(qū)塊鏈技術(shù)確保獎(jiǎng)勵(lì)分配是透明的，增強(qiáng)用戶和貢獻(xiàn)者之間的信任。通過對齊激勵(lì)機(jī)制，Prime Intellect 鼓勵(lì)廣泛參與，強(qiáng)化了其去中心化模式。

• 共享經(jīng)濟(jì)模型：計(jì)算資源的貢獻(xiàn)者、開發(fā)者和用戶在網(wǎng)絡(luò)中都擁有份額。代幣經(jīng)濟(jì)確保根據(jù)每個(gè)參與者的貢獻(xiàn)公平分配獎(jiǎng)勵(lì)。
• 基于社區(qū)的開發(fā)：研究人員和開發(fā)者共同協(xié)作開發(fā) AI 模型，分享知識、代碼和數(shù)據(jù)集。集體努力加快推動(dòng) AI 技術(shù)和應(yīng)用取得進(jìn)步。

鏈上 AI 模型治理

Prime Intellect 整合了鏈上治理機(jī)制，以安全透明的方式管理 AI 模型的開發(fā)與部署。區(qū)塊鏈技術(shù)跟蹤模型的所有權(quán)、使用權(quán)和更新。關(guān)于模型改進(jìn)或訪問權(quán)限的決策由利益相關(guān)者通過智能合約中的投票系統(tǒng)共同決定。該治理模式防止了中心化控制，確保所有參與者在 AI 模型演化過程中都有發(fā)言權(quán)。

Prime Intellect 的主要組件

Prime Intellect 計(jì)算

Prime Intellect 計(jì)算是平臺(tái)的核心，聚合全球的計(jì)算資源，以支持大規(guī)模的 AI 開發(fā)。該組件利用去中心化的 GPU、CPU 以及其他由全球參與者貢獻(xiàn)的硬件資源。通過將這些資源匯聚在一起，Prime Intellect 確保即便是最需要算力的 AI 模型，也能高效且有效地進(jìn)行訓(xùn)練。Prime Intellect 計(jì)算的去中心化特性提供了可擴(kuò)展性和韌性，減少了對傳統(tǒng)中心化基礎(chǔ)設(shè)施的依賴，降低了整體計(jì)算成本。

Prime Intellect 計(jì)算的主要特性

• 全球 GPU 聚合：該平臺(tái)將來自不同來源的 GPU 聚集在一起，包括按需實(shí)例、現(xiàn)貨實(shí)例和多節(jié)點(diǎn)集群。這種多樣性確保了強(qiáng)大且可靠的計(jì)算環(huán)境。用戶可根據(jù)項(xiàng)目需求靈活地?cái)U(kuò)展或縮減計(jì)算資源，使平臺(tái)適用于各種規(guī)模的項(xiàng)目。
• 成本效益：Prime Intellect 計(jì)算提供市場上最低的價(jià)格之一，讓高性能計(jì)算更加易于獲取。用戶不依賴單一供應(yīng)商，能靈活地選擇最合適的資源，而不受限制。平臺(tái)不會(huì)對像即用容器這樣的功能收取額外費(fèi)用，避免了隱性成本。
• 易用性：用戶可無縫地部署任何 Docker 鏡像，簡化了設(shè)置過程。平臺(tái)提供直觀的界面，使得管理和監(jiān)控計(jì)算資源變得更加輕松。
• 高性能：Prime Intellect 計(jì)算旨在最小化延遲并最大化吞吐量，確保高效訓(xùn)練 AI 模型。智能調(diào)度和資源分配最大化了可用硬件的利用率。
• 安全性和可靠性：平臺(tái)采用先進(jìn)的安全協(xié)議，保護(hù)數(shù)據(jù)和模型在計(jì)算過程中的安全性。分布式計(jì)算資源減少了停機(jī)的風(fēng)險(xiǎn)，增強(qiáng)了平臺(tái)的可靠性。

去中心化訓(xùn)練

去中心化訓(xùn)練是 Prime Intellect 的核心功能之一。此功能讓 AI 模型能夠在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上協(xié)同訓(xùn)練。該方法將計(jì)算負(fù)載分布到多個(gè)節(jié)點(diǎn)，從而加快模型訓(xùn)練的速度和效率。通過利用分布式計(jì)算資源的集體力量，Prime Intellect 克服了傳統(tǒng) AI 開發(fā)基礎(chǔ)設(shè)施的局限性。

去中心化訓(xùn)練的主要特性

• 分布式工作負(fù)載：訓(xùn)練任務(wù)被分配到多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，大大減少了訓(xùn)練復(fù)雜模型所需的時(shí)間。此方法最大化了可用計(jì)算資源，避免了中心化系統(tǒng)中常見的資源利用不足問題。
• 協(xié)作開發(fā)：研究人員和開發(fā)人員可以在 AI 模型上開展合作，分享見解和改進(jìn)方法。協(xié)作環(huán)境促進(jìn)了創(chuàng)新，因?yàn)椴煌囊暯菫殚_發(fā)過程貢獻(xiàn)了力量。
• 可擴(kuò)展性與靈活性：平臺(tái)能夠處理不同規(guī)模和復(fù)雜度的工作負(fù)載。計(jì)算需求的變化可以實(shí)時(shí)解決，確保資源與項(xiàng)目需求匹配。
• 克服傳統(tǒng)局限：去中心化訓(xùn)練讓用戶能夠訪問單獨(dú)無法獲取或成本過高的高性能 GPU。平臺(tái)消除了對中心化數(shù)據(jù)中心的依賴，進(jìn)而減少了潛在的瓶頸和單點(diǎn)故障。
• 安全性與透明性：安全協(xié)議保護(hù)數(shù)據(jù)在不同節(jié)點(diǎn)間的傳輸。用戶可實(shí)時(shí)查看訓(xùn)練過程，增強(qiáng)了信任與責(zé)任感。
• 動(dòng)態(tài)資源分配：平臺(tái)智能地將訓(xùn)練任務(wù)與最適合的計(jì)算資源進(jìn)行匹配。用戶從高效的資源分配中受益，與傳統(tǒng)方法相比，這將節(jié)省成本。

Prime Intellect 智能

Prime Intellect 智能包括一系列先進(jìn)的 AI 模型，旨在支持各種應(yīng)用和用例。該組件包括：

• 大型語言模型（LLMs）：Prime Intellect 開發(fā)和訓(xùn)練能夠高精度理解和生成自然語言的大型語言模型。這些模型應(yīng)用于自然語言處理（NLP）領(lǐng)域，如聊天機(jī)器人、文本摘要和情感分析。通過在多樣化的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練 LLMs，Prime Intellect 確保這些模型能夠處理各種語言的細(xì)微差別和語境。
• 代理模型：代理模型旨在模擬自主系統(tǒng)中的智能行為。這些模型可用于機(jī)器人技術(shù)、虛擬助手和自動(dòng)決策系統(tǒng)。Prime Intellect 的代理模型利用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，學(xué)習(xí)并適應(yīng)動(dòng)態(tài)環(huán)境，適用于廣泛的實(shí)際應(yīng)用。
• 科學(xué)模型：Prime Intellect 還專注于開發(fā)用于科學(xué)研究和應(yīng)用的 AI 模型。這些模型用于分析復(fù)雜數(shù)據(jù)、模擬科學(xué)過程并在醫(yī)療、氣候科學(xué)、材料科學(xué)等領(lǐng)域進(jìn)行預(yù)測。通過利用去中心化計(jì)算的力量，Prime Intellect 讓研究人員能夠更高效、精確地解決具有挑戰(zhàn)性的科學(xué)問題。

如何在 Prime Intellect 上部署 GPU

在 Prime Intellect 上部署 GPU 快速且具成本效益，通?？稍诓坏揭环昼姷臅r(shí)間內(nèi)完成。

1.注冊賬戶：訪問 app.primeintellect.ai，并創(chuàng)建一個(gè)新賬戶，開啟體驗(yàn)之旅。
2.創(chuàng)建新 GPU 集群

• 這是可選的：選擇您首選的 GPU 位置和安全標(biāo)準(zhǔn)。

• 選擇 GPU 類型和數(shù)量：根據(jù)項(xiàng)目需求選擇合適的 GPU 類型，并確定您希望部署的 GPU 數(shù)量。

• 選擇容器鏡像：從平臺(tái)上提供的預(yù)構(gòu)建容器鏡像中進(jìn)行選擇。這樣可以快速部署環(huán)境，無需額外配置。

• 繼續(xù)部署：點(diǎn)擊“繼續(xù)”進(jìn)入下一步。

3.選擇提供者：查看不同的提供者選項(xiàng)，更具成本、性能和可用性等因素，選擇最適合您需求的提供者。

4.部署 GPU：點(diǎn)擊“部署 GPU”開始部署。GPU 將會(huì)啟動(dòng)，通常不到一分鐘即可完成。GPU 部署完成后可用后，您會(huì)收到通知。

5.訪問您的 GPU：首次使用時(shí)需下載所提供的私有 SSH 密鑰。它對于安全訪問 GPU 至關(guān)重要。使用私有密鑰建立與 GPU 的 SSH 連接。之后，您就可以開始訓(xùn)練 AI 模型或執(zhí)行計(jì)算任務(wù)了。

如何在已部署的 GPU 上運(yùn)行 Jupyter Notebook

有了 Prime Intellect，在 GPU 實(shí)例上運(yùn)行 Jupyter Notebook 變得十分簡單，可支持交互式開發(fā)和實(shí)驗(yàn)。

1.選擇預(yù)配置模板：選擇平臺(tái)上提供的預(yù)配置 PyTorch 模板之一。這些模板已經(jīng)預(yù)裝了所需的依賴項(xiàng)。

2.部署 GPU 實(shí)例：按照標(biāo)準(zhǔn)部署步驟部署您選擇的 GPU 實(shí)例。等待安裝過程完成，平臺(tái)準(zhǔn)備好后會(huì)通知您。

3.訪問 Jupyter Notebook：點(diǎn)擊與您的 GPU 實(shí)例相關(guān)聯(lián)的“端口信息”按鈕。平臺(tái)將提供具體的連接說明和 URL，您可使用瀏覽器訪問 Jupyter Notebook 界面。

如何在 Prime Intellect 上部署多節(jié)點(diǎn)集群

對于需要大量算力的大型 AI 項(xiàng)目，您可部署最多 64 個(gè)或更多 H100 GPU 的多節(jié)點(diǎn)集群。

• 進(jìn)入 Megacluster 標(biāo)簽：登錄 Prime Intellect 賬戶，進(jìn)入平臺(tái)界面中的“Megacluster”標(biāo)簽。
• 選擇配置：在 16 個(gè)到 64 個(gè)或更多 H100 GPU 中選擇您首選的配置 。點(diǎn)擊“部署集群”開始部署過程。
• 監(jiān)控部署進(jìn)度：平臺(tái)將開始部署您的多節(jié)點(diǎn)集群。集群完全部署并準(zhǔn)備好使用后，您將收到郵件通知。
• 訪問集群節(jié)點(diǎn)：集群中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)將分配一個(gè)公共 IP 地址。通常，每個(gè)包含 8 個(gè) H100 GPU 的節(jié)點(diǎn)會(huì)分配一個(gè)公共 IP。使用這些公共 IP 和您 SSH 的私有密鑰訪問每個(gè)節(jié)點(diǎn)，開始在集群中運(yùn)行多節(jié)點(diǎn) AI 訓(xùn)練或計(jì)算任務(wù)。

Prime Intellect 面臨的風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)

Prime Intellect 去中心化 AI 計(jì)算有著遠(yuǎn)大愿景，但也面臨著多個(gè)可能影響其增長和采用的風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)。

可擴(kuò)展性問題

在可擴(kuò)展性方面面臨如何將去中心化網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)展到能夠與大型科技公司運(yùn)營的中心化 GPU 集群競爭。雖然 Prime Intellect 整合了分布式資源，但確保跨越數(shù)千個(gè)節(jié)點(diǎn)的一致性性能和可靠性將是復(fù)雜的。網(wǎng)絡(luò)延遲、硬件差異和資源分配低效可能會(huì)削弱其有效處理大規(guī)模 AI 工作負(fù)載的能力。

與中心化系統(tǒng)的競爭

Google、NVIDIA 和 OpenAI 等中心化實(shí)體具有充足資金，擁有龐大的資源和完善的基礎(chǔ)設(shè)施，是 Prime Intellect 強(qiáng)大的競爭對手。這些組織可以更快、更大規(guī)模地部署最先進(jìn)的模型，讓去中心化平臺(tái)很難跟上步伐。說服研究人員和開發(fā)人員從可信的中心化系統(tǒng)轉(zhuǎn)向一個(gè)新的去中心化模型仍然是一個(gè)難題。

采用難題

對于非技術(shù)用戶來說，理解和融入去中心化生態(tài)系統(tǒng)可能很難。該平臺(tái)要求貢獻(xiàn)者設(shè)置自己的硬件，用戶需要在基于區(qū)塊鏈的市場中進(jìn)行操作，這可能會(huì)使一些技術(shù)不熟練的人感到困惑。此外，建立對新系統(tǒng)的信任并向潛 在用戶宣傳其好處，將需要大量的人力和資源投入。

法規(guī)不確定性

作為一個(gè)基于區(qū)塊鏈的平臺(tái)，Prime Intellect 運(yùn)營處于一個(gè)法規(guī)灰色地帶。加密貨幣法規(guī)或?qū)θブ行幕夹g(shù)的限制變化可能會(huì)影響其運(yùn)營。特別是在具有嚴(yán)格數(shù)據(jù)隱私法的地區(qū)，遵守全球標(biāo)準(zhǔn)可能帶來額外的挑戰(zhàn)。

安全風(fēng)險(xiǎn)

去中心化系統(tǒng)本身更容易受到某些類型的攻擊，例如 Sybil 攻擊或惡意節(jié)點(diǎn)破壞網(wǎng)絡(luò)。確保強(qiáng)大的安全措施并保持用戶信任將是長期增長的關(guān)鍵。

Prime Intellect 的融資之旅

在種子融資輪中，Prime Intellect 成功籌集了 550 萬美元。本輪融資由 Coinfund 和Distributed Global 等知名投資者領(lǐng)投，同時(shí)還得到了 Compound、Collab+Currency 以及Protocol Labs 的 Juan Benet 的參與。這筆資金的支持凸顯了該平臺(tái)通過去中心化 GPU 資源訪問，顛覆 AI 計(jì)算領(lǐng)域的潛力。籌集的資金將用于擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施、提升技術(shù)棧，并吸引更多的貢獻(xiàn)者和用戶加入。

創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)在項(xiàng)目中擁有豐富的專業(yè)知識。首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人 Vincent Weisser 擁有強(qiáng)大的區(qū)塊鏈和去中心化系統(tǒng)背景，專注于擴(kuò)大創(chuàng)新解決方案的規(guī)模。首席技術(shù)官兼聯(lián)合創(chuàng)始人 Johannes Hagemann 是一位經(jīng)驗(yàn)豐富的技術(shù)專家，在 AI 和分布式計(jì)算領(lǐng)域擁有深厚的經(jīng)驗(yàn)，確保平臺(tái)夯實(shí)堅(jiān)固的技術(shù)基礎(chǔ)，儲(chǔ)備未來發(fā)展能力。他們共同領(lǐng)導(dǎo)著團(tuán)隊(duì)，協(xié)作致力于開發(fā)去中心化 AI、普及 AI 技術(shù)。

結(jié)語

Prime Intellect 正在將計(jì)算資源訪問去中心化，以重塑開源 AI 開發(fā)，使研究人員和開發(fā)者能夠全球協(xié)作。通過其去中心化市場、集體所有權(quán)模型和鏈上治理，平臺(tái)確保了 AI 創(chuàng)新透明、公平、高效。Prime Intellect 支持大型語言模型、科學(xué)研究等多種應(yīng)用，減少了對中心化基礎(chǔ)設(shè)施的依賴，賦能了各行各業(yè)的用戶。

以上就是腳本之家小編給大家分享的Prime Intellect是什么？以及Prime Intellect全面介紹了，希望大家喜歡！