В экосистеме OpenLedger, помимо данных о поселок расчетах, другой важный показатель - это частота вызовов AI модели. Этот показатель отражает активность экосистемы и демонстрирует фактическое использование пользователями услуг OpenLoRA AI.

Частые вызовы модели означают практическую полезность AI-сервисов. Пользователи будут часто обращаться к модели только в том случае, если она действительно может решить проблему, например, используя прогнозные модели для разработки бизнес-стратегий, генеративные модели для создания контента или аналитические модели для интерпретации данных. Чем чаще происходит вызов, тем больше это доказывает, что модель может удовлетворить реальные потребности пользователей. Например, если модель прогнозирования продаж вызывается тысячи раз в день, это указывает на то, что многие компании полагаются на нее для разработки планов продаж, подчеркивая реальную ценность модели.

В то же время разнообразие частоты вызова моделей отражает богатство сценариев применения экосистемы. Если модели из нескольких различных областей вызываются часто, например, в таких сферах, как прогнозирование в электронной коммерции, оценка в образовании, медицинский анализ и так далее, это указывает на то, что экосистема может удовлетворить различные потребности пользователей, что свидетельствует о здоровом развитии экосистемы. Например, если ежемесячно 10 моделей из различных областей вызываются более 1000 раз, это говорит о том, что экосистема обладает богатым и разнообразным набором сценариев применения.

Наблюдая за частотой вызовов моделей, мы можем глубже понять жизнеспособность и потенциал экосистемы OpenLedger. Высокая частота и разнообразие вызовов моделей не только подтверждают ценность AI-сервисов, но и демонстрируют широкие перспективы экосистемы и ее способность к устойчивому развитию.