Mentionsy

Data Zen AI Podcast (PL)
Data Zen AI Podcast (PL)
22.10.2025 03:00

Gdzie powinien działać Twój LLM? Lokalnie czy w chmurze

W tym odcinku Data Zen AI Podcast zastanawiamy się nad jednym z kluczowych pytań w świecie AI: czy duży model językowy (LLM) powinien działać lokalnie, czy w chmurze?
Omówimy zalety i wady obu podejść — od prywatności i wydajności po koszty i skalowalność. Dowiesz się, jak deweloperzy i firmy korzystają z lokalnych narzędzi, takich jak Ollama czy LM Studio, oraz usług w chmurze, takich jak OpenAI, Anthropic czy Google.
Idealny odcinek dla każdego, kto chce świadomie wybrać najlepsze środowisko dla swojego projektu AI.

Szukaj w treści odcinka

Znaleziono 8 wyników dla "LLM"

Ale zanim wiesz, przejdziemy do tych porównań, może przypomnijmy tak na szybko, czym właściwie jest LLM.

No więc, najprościej mówiąc, LLM, czyli duży model językowy, to jest taka zaawansowana sztuczna inteligencja, wytrenowana na gigantycznych zbiorach tekstów.

Pierwsza to skorzystanie z gotowych usług w chmurze, często określanych jako LLM as a service, czyli LLM us.

Tak, lokalne LLM-y mają tutaj zdecydowaną przewagę.

Chmurę, czyli LLMS, często wybierają startupy i małe lub średnie firmy.

Z kolei narzędzia jak OpenLLM pozwalają na wystawienie lokalnie uruchomionego modelu jako punkt końcowy API, często kompatybilny ze standardem OpenAI.

Gdzie uruchomić LLM dla naszego nowego projektu?

Wyraźnie widać, że decyzja o tym, gdzie zamieszka nasz LLM jest złożona i no cóż, nie ma jednej uniwersalnej odpowiedzi.