Некоторые преимущества локального развёртывания больших языковых моделей (LLM):

• Отсутствие зависимости от сторонних сервисов. 3 Работая локально, можно обойтись без внешних API, что важно для проектов с высокими требованиями к конфиденциальности или в ситуациях, где интернет-соединение ограничено. 3
• Улучшенная защита данных. 3 Все данные остаются в инфраструктуре пользователя, что снижает риски утечек и повышает безопасность. 3 Это особенно важно для организаций, работающих с конфиденциальной информацией. 3
• Гибкость настройки. 3 Локальное использование моделей позволяет настроить их под конкретные задачи и даже дообучить на данных компании, улучшая тем самым качество результатов. 3
• Оптимизация использования ресурсов. 3 Можно оптимизировать использование доступных вычислительных мощностей, что может значительно повысить производительность. 3
• Автономное использование. 5 Локальная модель не требует подключения к интернету, что удобно при работе в условиях ограниченного доступа. 2
• Отсутствие затрат. 2 Использование локальных моделей бесплатно, в отличие от подписок на облачные сервисы. 2

Однако у локального развёртывания есть и недостатки: высокие требования к оборудованию и сложность обслуживания и обновления модели. 1