В чем преимущества локального развертывания больших языковых моделей?

Некоторые преимущества локального развёртывания больших языковых моделей (LLM):

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

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