В чем разница между местным и облачным применением LLM моделей?

Разница между локальным и облачным применением LLM-моделей заключается в месте работы и особенностях использования. vc.ru scand.com

Локальные LLM работают на компьютере или сервере без обращения к облачным сервисам. scand.com Такие модели предлагают больше контроля, лучше защищают данные и могут быть более экономичными в долгосрочной перспективе при частом использовании. scand.com Однако требуют значительных начальных вложений в оборудование и постоянного обслуживания. scand.com

Облачные сервисы, например ChatGPT, Claude и нейросеть Gemini, удобны в использовании, легко масштабируются и не требуют крупных первоначальных инвестиций. scand.com Но могут обойтись дороже со временем и иметь проблемы с конфиденциальностью данных. scand.com

Некоторые ситуации, когда предпочтительнее использовать локальные LLM, а когда — облачные:

• Работа с конфиденциальными данными. vc.ru Локальное развёртывание модели необходимо, если есть строгие требования к безопасности. vc.ru
• Краткосрочные задачи или масштабируемость. scand.com Для таких целей лучше подойдут облачные сервисы. scand.com

Таким образом, выбор между локальными LLM и облачными моделями зависит от потребностей и приоритетов пользователя. scand.com