Децентралізоване зберігання використовується для збереження ваг AI-моделей, і його вартість дійсно значно нижча за традиційні хмарні сервіси. Ця ідея дуже важлива для майбутнього інфраструктури AI. Однак моя практика полягає в тому, щоб ніколи не пропускати цей крок локальної перевірки хешу.

Причина досить реальна. Хоча коди корекції помилок можуть захистити дані під час передачі по мережі та при реорганізації вузлів, як кінцевий користувач, сліпо довіряти відновленню даних на 100% є нерозумним. Особливо в умовах протидії атак, навіть одна бітова зміна у файлі моделі може призвести до спотворення результату.

Мій процес такий: після завантаження моделі з розподіленого сховища спочатку обчислюю її хеш локально, порівнюючи з оригінальним відбитком при завантаженні. Лише якщо обидва збігаються повністю, я можу завантажити модель у відеопам’ять. Дешевий вартість зберігання повинна бути компенсована більш суворою перевіркою клієнта. Це не надмірна обережність, а необхідний технічний бар’єр.