Torrent trở thành giải pháp phi tập trung hợp pháp để tải xuống các mô hình AI
Cộng đồng AI đang thúc đẩy việc sử dụng giao thức chia sẻ ngang hàng (P2P) qua torrent thông qua các nền tảng như Hugging Bay và llama.garden như một phương thức hợp pháp và phi tập trung để chia sẻ và tải xuống các mô hình AI mã nguồn mở lớn. Đây được coi là giải pháp thay thế cho các kho lưu trữ tập trung, đặc biệt là trong bối cảnh có nhiều suy đoán về tương lai của Hugging Face. Việc sử dụng mạng P2P giúp giảm sự phụ thuộc vào các máy chủ tập trung như Hugging Face, giảm thiểu rủi ro bị kiểm duyệt, giới hạn băng thông hoặc các thay đổi chính sách tiềm ẩn dưới sự quản lý của chủ sở hữu mới. Nó cũng mang lại tốc độ tải xuống nhanh hơn bằng cách phân phối tải lượng băng thông cho nhiều người dùng. Các nền tảng như llama.garden đóng gói các mô hình Hugging Face thành các tệp torrent BitTorrent v1 sử dụng chính Hugging Face làm webseed, trong khi Hugging Bay hoạt động như một danh mục xác thực cho các torrent trọng số mô hình. Các giải pháp tập trung thay thế như ModelScope, Kaggle hoặc Civitai vẫn là lựa chọn cho người dùng có băng thông tải lên hạn chế hoặc mạng chặn lưu lượng P2P.
## KIẾN THỨC NỀN
Hugging Face hiện là kho lưu trữ tập trung chính cho các mô hình AI mã nguồn mở, lưu trữ trọng số (weights) cho hàng nghìn mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và mô hình khuếch tán. BitTorrent là một giao thức truyền thông để chia sẻ tệp ngang hàng (P2P), thường bị đánh đồng với vi phạm bản quyền nhưng về bản chất là một công nghệ trung lập rất phù hợp để phân phối các tập dữ liệu và trọng số mô hình hợp pháp có dung lượng khổng lồ.