Чем отличаются облачные решения для работы с искусственным интеллектом от локального развертывания?

Основное отличие облачных решений для работы с искусственным интеллектом от локального развёртывания заключается в том, где хранятся и обрабатываются модели ИИ и данные. lingvanex.com

Облачные решения подразумевают удалённый доступ к мощным вычислительным ресурсам и хранилищам данных ИИ. ecm-journal.ru Все данные и вычислительные задачи обрабатываются на внешних серверах, управляемых сторонними облачными сервисами. lingvanex.com Доступ к ИИ-услугам осуществляется через интернет. lingvanex.com

Локальные решения размещаются и управляются на собственной внутренней инфраструктуре компании, такой как серверы и системы хранения данных. lingvanex.com Все данные, модели ИИ и вычислительные задачи остаются под контролем компании. lingvanex.com Локальные решения не зависят от интернет-соединения для функционирования. lingvanex.com

Некоторые другие отличия:

• Стоимость. learn.microsoft.com Локальные решения требуют первоначальных инвестиций в оборудование устройства, дополнительных затрат нет. learn.microsoft.com Облачные платформы работают с моделью с оплатой по мере использования, затраты могут накапливаться на основе используемых ресурсов и длительности использования. learn.microsoft.com
• Обслуживание и обновления. learn.microsoft.com Пользователь отвечает за обслуживание системы и установку обновлений. learn.microsoft.com Облачные сервисы обрабатывают обслуживание, обновления системы и новые обновления компонентов, что снижает затраты на обслуживание для пользователя. learn.microsoft.com
• Производительность и задержка. learn.microsoft.com Локальное выполнение модели может снизить задержку, так как данные не нужно отправлять по сети. learn.microsoft.com Однако производительность ограничена аппаратными возможностями устройства. learn.microsoft.com Облачные модели могут использовать мощное оборудование, но они могут привести к задержке из-за сетевого взаимодействия. learn.microsoft.com
• Масштабируемость. learn.microsoft.com Масштабирование модели на локальном устройстве может потребовать значительных обновлений оборудования или добавления дополнительных устройств, которые могут быть дорогостоящими и трудоёмкими. learn.microsoft.com Облачные платформы обеспечивают простую масштабируемость, позволяя быстро настраивать ресурсы на основе спроса без необходимости вносить изменения физического оборудования. learn.microsoft.com
• Размер и сложность модели. learn.microsoft.com Локальные устройства могут иметь ограничения на размер и сложность моделей, которые могут выполняться из-за ограничений оборудования. learn.microsoft.com Облачные платформы могут обрабатывать более крупные и более сложные модели из-за масштабируемой инфраструктуры. learn.microsoft.com

Выбор между облачным и локальным ИИ зависит от различных факторов, включая размер бизнеса, бюджет, требования к безопасности и соблюдению норм, а также необходимый уровень кастомизации. lingvanex.com