Преимущества локальных моделей искусственного интеллекта (ИИ):

• Возможность настроить модель под свои нужды. 1 ИИ может обучаться на собственных данных с учётом специфики использования, что повышает релевантность и точность. 1
• Локальное хранение конфиденциальных данных. 2 Это снижает связанные с ними риски, что делает вариант привлекательным для корпоративных разработчиков, которым необходимо соблюдать строгие правила регулирования данных. 2

Недостатки локальных моделей ИИ:

• Необходимость высокопроизводительного оборудования. 1 Для работы локального ИИ нужны мощные процессоры, большой объём оперативной памяти и, вероятно, выделенный графический процессор. 1
• Медленное время отклика. 1 Точная скорость зависит от конкретной модели ИИ и используемого оборудования, но в большинстве случаев она отстаёт от онлайн-сервисов. 1
• Сложности с развёртыванием. 1 Настройка локального стека ИИ требует загрузки фреймворков, конфигурирования инфраструктуры и интеграции различных компонентов. 1
• Ограниченное представление о текущих событиях. 1 Локально размещаемые языковые модели часто обучаются только на данных до определённой даты отсечения, в результате им не хватает информации о событиях, произошедших после этой даты. 1
• Отсутствие доступа к оперативным данным интернета. 1 Это ограничивает применение локальных ИИ для запросов в реальном времени, например, о ценах на акции или погоде. 1