Чем отличаются локальные методы от облачных для интеграции с генеративными моделями?

Основное отличие локальных и облачных методов интеграции с генеративными моделями заключается в том, где хранятся и обрабатываются модели ИИ и данные. 1

Облачные модели подразумевают удалённый доступ к мощным вычислительным ресурсам и хранилищам данных ИИ. 4 Все данные и вычислительные задачи обрабатываются на внешних серверах, управляемых сторонними облачными сервисами. 1 Компании получают доступ к ИИ-услугам через интернет. 1 Такой подход позволяет организациям легко масштабировать свои ИИ-операции, не инвестируя значительные средства в инфраструктуру, поскольку облачный провайдер управляет аппаратным обеспечением и обслуживанием. 1

Локальные модели размещаются и управляются на собственной внутренней инфраструктуре компании, такой как серверы и системы хранения данных. 1 Все данные, модели ИИ и вычислительные задачи остаются под контролем компании. 1 Локальные решения не зависят от интернет-соединения для функционирования. 1 Такой подход обеспечивает полный контроль над данными и алгоритмами, но требует значительных инвестиций в инфраструктуру и специалистов по обслуживанию. 4

Выбор между облачным и локальным ИИ зависит от различных факторов, включая размер бизнеса, бюджет, требования к безопасности и соблюдению норм, а также необходимый уровень кастомизации. 1