En el ecosistema de OpenLedger, además de los datos de asentamiento atribuidos, otro indicador importante es la frecuencia de llamadas a modelos de IA. Este indicador refleja la actividad del ecosistema, mostrando el uso real que los usuarios hacen de los servicios de IA de OpenLoRA.

El alto frecuencia de llamadas al modelo significa la utilidad de los servicios de IA. Los usuarios solo utilizarán frecuentemente el modelo cuando puede resolver problemas de manera efectiva, por ejemplo, utilizando modelos predictivos para formular estrategias comerciales, utilizando modelos generativos para crear contenido, o aplicando modelos analíticos para interpretar datos. Cuanto mayor sea la frecuencia de llamadas, más se demuestra que el modelo puede satisfacer las necesidades reales de los usuarios. Por ejemplo, si un modelo de pronóstico de ventas se llama miles de veces al día, esto indica que muchas empresas dependen de él para formular planes de ventas, destacando el valor práctico del modelo.

Al mismo tiempo, la diversidad en la frecuencia de llamadas a los modelos refleja la riqueza de los escenarios de aplicación del ecosistema. Si varios modelos de diferentes campos son llamados con frecuencia, como en áreas que abarcan pronósticos de comercio electrónico, evaluación educativa, análisis médico, etc., esto indica que el ecosistema puede satisfacer las diversas necesidades de los usuarios, lo que refleja un desarrollo saludable del ecosistema. Por ejemplo, si cada mes hay 10 modelos de diferentes campos cuya frecuencia de llamadas supera las 1000 veces, esto indica que el ecosistema tiene una variedad rica de escenarios de aplicación.

Al observar la frecuencia de llamadas a modelos como un indicador clave, podemos profundizar en la vitalidad y el potencial del ecosistema de OpenLedger. La alta frecuencia y la diversidad de las llamadas a modelos no solo demuestran el valor de los servicios de IA, sino que también muestran las amplias perspectivas y la capacidad de desarrollo continuo del ecosistema.