Dans l'écosystème IA actuel, un autre problème persistant de longue date est que le coût des appels de modèles et de l'intégration des ressources est extrêmement élevé. Si les développeurs veulent utiliser plusieurs modèles simultanément, ils doivent généralement accéder séparément aux API de différentes plates-formes et supporter des coûts de maintenance complexes.

La conception de @dgrid_ai cherche à changer cela. DGrid a créé une passerelle IA unifiée qui intègre plus de deux cents modèles IA via une interface standardisée, permettant aux développeurs d'appeler différentes capacités de modèles au sein d'un même réseau et de sélectionner automatiquement le chemin d'inférence le plus approprié en fonction des besoins de la tâche.

La structure qui en résulte apporte des changements très pratiques. Auparavant, les développeurs devaient gérer eux-mêmes plusieurs interfaces de modèles, alors que maintenant ils peuvent effectuer des appels de modèles et une distribution de tâches via un réseau décentralisé, tout en réduisant les coûts et en améliorant la disponibilité.

Lorsque l'appel de modèles est standardisé comme une infrastructure, le seuil de développement des applications IA diminue considérablement, et davantage d'applications Web3 peuvent directement intégrer des capacités intelligentes.

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