В чем заключаются плюсы и минусы разработки моделей машинного обучения на локальной машине?

Плюсы разработки моделей машинного обучения на локальной машине:

• Контроль над данными и их безопасность. 4 Поддержка чувствительных данных на локальных серверах снижает риски утечек информации. 1
• Снижение затрат на облачные вычисления. 4
• Возможность использования мощных локальных ресурсов для ускорения обучения и инференса. 4
• Гибкость и возможность кастомизации моделей. 4 Исследователи могут настраивать архитектуры и экспериментировать с параметрами без ограничений облачных платформ. 4
• Удобство разработки и тестирования. 4 Локальная среда позволяет быстро вносить изменения и проводить эксперименты. 4
• Исключение зависимости от интернет-соединения. 4 Это особенно полезно в условиях ограниченного доступа к сети. 4

Минусы разработки моделей машинного обучения на локальной машине:

• Ограниченность аппаратных ресурсов. 1 Запуск больших моделей требует значительных вычислительных ресурсов — обычно это многозадачные процессоры или графические процессоры с большим объёмом памяти. 1
• Безопасность данных. 1 Даже если модель работает локально, это не гарантирует полную защиту информации. 1