Некоторые преимущества локального развёртывания больших языковых моделей (LLM):

• Контроль над данными. 3 Модель работает на оборудовании компании, что обеспечивает полную конфиденциальность данных. 3
• Настройка под задачи. 3 Локальные LLM можно дообучить на данных компании для выполнения специфических задач. 3
• Автономное использование. 2 Модели после загрузки работают без подключения к интернету. 2
• Экономическая эффективность. 2 Нет постоянных сборов за облачные вычисления, только первоначальные инвестиции в оборудование. 2
• Соответствие требованиям законодательства. 3 Компании могут избегать нарушений правил конфиденциальности данных, так как они остаются внутри организации. 3
• Документирование данных. 3 Логи взаимодействий помогают отслеживать использование персональных данных и предотвращать утечки. 3

Некоторые недостатки локального развёртывания LLM:

• Высокие требования к ресурсам. 13 Для запуска локальных моделей требуется значительная вычислительная мощность и экспертиза в области машинного обучения. 3
• Сложность настройки. 2 Начальная настройка может быть сложной для начинающих. 2
• Управление обновлениями. 2 Необходимо поддерживать модели и программное обеспечение в актуальном состоянии. 2
• Ограниченные ресурсы. 2 Возможности компьютера могут ограничивать размер модели или производительность. 2
• Устранение неполадок. 2 Для устранения локальных неполадок может потребоваться дополнительное техническое ноу-хау. 2