У екосистемі OpenLedger, крім атрибуції Розрахунок даних, ще одним важливим показником є частота викликів моделей ШІ. Цей показник відображає активність екосистеми, демонструючи реальне використання користувачами послуг OpenLoRA AI.

Висока частота викликів моделей означає практичність AI-сервісів. Користувачі будуть часто використовувати моделі лише тоді, коли вони дійсно можуть вирішити проблему, наприклад, використовуючи прогностичні моделі для розробки бізнес-стратегій, генеруючи контент за допомогою генеративних моделей або застосовуючи аналітичні моделі для інтерпретації даних. Чим вища частота викликів, тим більше це свідчить про те, що модель може задовольнити реальні потреби користувачів. Наприклад, якщо модель прогнозування продажів викликається тисячі разів на день, це свідчить про те, що багато підприємств покладаються на неї для розробки планів продажу, підкреслюючи реальну цінність моделі.

Одночасно, різноманітність частоти викликів моделей відображає багатство застосункових сценаріїв екосистеми. Якщо моделі з кількох різних областей часто викликаються, наприклад, охоплюючи прогнози електронної комерції, оцінювання в освіті, медичний аналіз та інші сфери, це свідчить про те, що екосистема може задовольнити різноманітні потреби користувачів, що відображає здоровий розвиток екосистеми. Наприклад, якщо щомісяця частота викликів 10 моделей з різних областей перевищує 1000 разів, це свідчить про те, що екосистема має багаті та різноманітні сценарії застосування.

Спостерігаючи за частотою викликів моделей як ключовим показником, ми можемо глибше зрозуміти життєздатність та потенціал екосистеми OpenLedger. Висока частота та різноманітні виклики моделей не лише підтверджують цінність AI-сервісів, але й демонструють широкі перспективи та постійну здатність до розвитку екосистеми.