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

Минусы разработки моделей машинного обучения на локальной машине:

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