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OPML:區塊鏈上高效低成本的AI模型訓練與推理方案
OPML: 高效的區塊鏈機器學習方案
OPML(Optimistic機器學習)是一種創新的區塊鏈AI模型推理和訓練方法。相比ZKML,OPML具有成本低、效率高的優勢。即使在普通PC上也能運行大型語言模型,如26GB的7B-LLaMA。
OPML採用驗證遊戲機制,類似Truebit和Optimistic Rollup系統,實現去中心化和可驗證的ML服務。其流程包括:
OPML的單階段驗證遊戲採用精確定位協議,通過虛擬機(VM)實現鏈下執行和鏈上仲裁。爲提高AI推理效率,OPML使用專門設計的輕量級DNN庫,並提供轉換腳本支持主流ML框架。VM鏡像採用默克爾樹管理,只將根哈希上傳鏈上。
然而,單階段驗證遊戲局限於VM內執行,無法充分利用GPU/TPU加速。爲此,OPML提出了多階段驗證遊戲方案。在非最後階段,計算可在本地環境中靈活執行,充分發揮硬件性能。多階段方法顯著提升了執行效率,接近原生環境水平。
以LLaMA模型爲例,OPML採用兩階段方法:
多階段OPML相比單階段實現了α倍加速,其中α爲GPU/並行計算的加速比。此外,多階段方法還大幅減小了默克爾樹大小。
爲確保跨平台一致性,OPML採用定點算法和軟件浮點庫,克服了硬件差異帶來的挑戰。
總的來說,OPML爲區塊鏈上的機器學習提供了一種高效、低成本的解決方案,具有廣闊的應用前景。