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.

AI LLM API Hugging Face GPU Google Dockera Fi3 HIPAA LLM as Microsoft Azure OLAMA Quemen Source Spotify

Szukaj w treści odcinka

Wyczyść
Znaleziono 8 wyników dla "Source"

Owszem, niektórzy dostawcy oferują pewne możliwości dostosowania, ale to jednak nie to samo, co pełna swoboda w modyfikacji modelu open source.

Otwiera się przed nami cały świat modeli open source.

Powstało mnóstwo fantastycznych narzędzi open source.

To jest prawdziwe centrum wszechświata Open Source AI.

Open Source, ale na serwerach powiedzmy Amazona?

Jeśli potrzebujemy modelu wytrenowanego na naszych specyficznych danych lub do niszowych zadań, lokalne modele open source dają tu znacznie większe pole do popisu.

Modele open source stają się coraz potężniejsze, często doganiają komercyjnych gigantów.

Skoro te modele Open Source tak szybko się rozwijają i doganiają liderów, a narzędzia do ich lokalnego użycia są coraz lepsze, to czy dzisiejsza decyzja o związaniu się, powiedzmy, na stałe z jednym zamkniętym ekosystemem chmurowym nie okaże się strategicznym ograniczeniem za kilka lat?

Ostatnie odcinki