Какие преимущества и недостатки имеют локальные нейросетевые модели по сравнению с серверными?

Некоторые преимущества локальных нейросетевых моделей по сравнению с серверными:

• Контроль над данными и их безопасность. serverflow.ru Локальный запуск позволяет исследователям настраивать архитектуры и экспериментировать с параметрами без ограничений облачных платформ. serverflow.ru
• Снижение затрат на облачные вычисления. serverflow.ru Локальные нейросети можно запускать на собственных вычислительных устройствах, что уменьшает расходы. serverflow.ru
• Возможность использования мощных локальных ресурсов. serverflow.ru Это позволяет ускорить обучение и инференс. serverflow.ru
• Удобство разработки и тестирования. serverflow.ru Локальная среда позволяет быстро вносить изменения и проводить эксперименты. serverflow.ru
• Отсутствие зависимости от интернет-соединения. serverflow.ru Это особенно полезно в условиях ограниченного доступа к сети. serverflow.ru

Некоторые недостатки локальных нейросетевых моделей:

• Требования к системе. serverflow.ru Для локального запуска большинства нейросетей нужен быстрый диск с интерфейсом NVMe, а также современные процессоры с высокой тактовой частотой и количеством ядер от 8 и более. serverflow.ru
• Необходимость в большом объёме памяти. serverflow.ru Некоторые нейросети требуют значительного количества памяти для работы. serverflow.ru
• Возможная сложность с подключением нескольких графических процессоров. habr.com Например, для подключения двух видеокарт Nvidia GeForce RTX 3080 нужно использовать другой метод соединения, например, SLI или PCIe x16 слоты. habr.com