Trong hệ sinh thái OpenLedger, ngoài dữ liệu kết toán được quy cho, một chỉ số quan trọng khác là tần suất gọi mô hình AI. Chỉ số này phản ánh mức độ hoạt động của hệ sinh thái, cho thấy tình hình sử dụng thực tế dịch vụ AI OpenLoRA của người dùng.

Việc gọi mô hình với tần suất cao có nghĩa là tính hữu dụng của dịch vụ AI. Người dùng chỉ thường xuyên sử dụng mô hình khi nó thực sự giải quyết được vấn đề, chẳng hạn như sử dụng mô hình dự đoán để xây dựng chiến lược kinh doanh, sử dụng mô hình sinh để tạo nội dung, hoặc ứng dụng mô hình phân tích để diễn giải dữ liệu. Tần suất gọi càng cao, càng chứng tỏ mô hình có thể đáp ứng nhu cầu thực tế của người dùng. Ví dụ, nếu một mô hình dự đoán bán hàng được gọi hàng ngàn lần mỗi ngày, điều này cho thấy nhiều doanh nghiệp đang phụ thuộc vào nó để lập kế hoạch bán hàng, làm nổi bật giá trị thực tiễn của mô hình.

Trong khi đó, tần suất gọi mô hình đa dạng phản ánh sự phong phú của các tình huống ứng dụng trong hệ sinh thái. Nếu nhiều mô hình thuộc các lĩnh vực khác nhau được gọi thường xuyên, chẳng hạn như dự đoán thương mại điện tử, đánh giá giáo dục, phân tích y tế, điều này cho thấy hệ sinh thái có thể đáp ứng nhu cầu đa dạng của nhiều người dùng, thể hiện sự phát triển khỏe mạnh của hệ sinh thái. Ví dụ, nếu mỗi tháng có 10 mô hình thuộc các lĩnh vực khác nhau có tần suất gọi vượt quá 1000 lần, điều này cho thấy hệ sinh thái có nhiều tình huống ứng dụng phong phú.

Bằng cách quan sát tần suất gọi mô hình, một chỉ số quan trọng, chúng ta có thể hiểu sâu hơn về sự năng động và tiềm năng của hệ sinh thái OpenLedger. Tần suất gọi mô hình cao và đa dạng không chỉ chứng minh giá trị của dịch vụ AI mà còn thể hiện triển vọng rộng lớn và khả năng phát triển bền vững của hệ sinh thái.