التخزين اللامركزي يُستخدم لتخزين أوزان نماذج الذكاء الاصطناعي، والتكلفة فعلاً أقل بكثير من خدمات السحابة التقليدية، وهذه الفكرة مهمة جدًا لمستقبل البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإن طريقتي هي: عدم تخطي خطوة التحقق من التجزئة المحلية أبدًا.

السبب واقعي جدًا. على الرغم من أن رموز التصحيح يمكن أن تحمي البيانات أثناء النقل عبر الشبكة وإعادة تنظيم العقد، إلا أنه كمستخدم نهائي، فإن الثقة العمياء في استعادة البيانات بشكل مثالي 100% غير عقلانية. خاصة في بيئة الهجمات العدائية، حتى تغيير واحد في ملف النموذج يمكن أن يؤدي إلى نتائج مشوهة.

طريقتي هي كالتالي: بعد تنزيل النموذج من التخزين الموزع، أبدأ بحساب التجزئة على الجهاز المحلي، وأقارنها بالبصمة الأصلية عند التحميل. طالما أن الاثنين متطابقان تمامًا، أجرؤ على تحميل النموذج إلى الذاكرة الرسومية. تكلفة التخزين الرخيصة يجب أن تُترجم إلى تحقق أكثر صرامة من جانب العميل. هذا ليس مبالغًا فيه، بل هو نقطة تقنية ضرورية.