Какие преимущества и недостатки у локального развёртывания больших языковых моделей?

Некоторые преимущества локального развёртывания больших языковых моделей (LLM):

• Контроль над данными. neurotoday.ru Модель работает на оборудовании компании, что обеспечивает полную конфиденциальность данных. neurotoday.ru
• Настройка под задачи. neurotoday.ru Локальные LLM можно дообучить на данных компании для выполнения специфических задач. neurotoday.ru
• Автономное использование. www.analyticsvidhya.com Модели после загрузки работают без подключения к интернету. www.analyticsvidhya.com
• Экономическая эффективность. www.analyticsvidhya.com Нет постоянных сборов за облачные вычисления, только первоначальные инвестиции в оборудование. www.analyticsvidhya.com
• Соответствие требованиям законодательства. neurotoday.ru Компании могут избегать нарушений правил конфиденциальности данных, так как они остаются внутри организации. neurotoday.ru
• Документирование данных. neurotoday.ru Логи взаимодействий помогают отслеживать использование персональных данных и предотвращать утечки. neurotoday.ru

Некоторые недостатки локального развёртывания LLM:

• Высокие требования к ресурсам. www.easiio.com neurotoday.ru Для запуска локальных моделей требуется значительная вычислительная мощность и экспертиза в области машинного обучения. neurotoday.ru
• Сложность настройки. www.analyticsvidhya.com Начальная настройка может быть сложной для начинающих. www.analyticsvidhya.com
• Управление обновлениями. www.analyticsvidhya.com Необходимо поддерживать модели и программное обеспечение в актуальном состоянии. www.analyticsvidhya.com
• Ограниченные ресурсы. www.analyticsvidhya.com Возможности компьютера могут ограничивать размер модели или производительность. www.analyticsvidhya.com
• Устранение неполадок. www.analyticsvidhya.com Для устранения локальных неполадок может потребоваться дополнительное техническое ноу-хау. www.analyticsvidhya.com