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.
Tak dla tych, którzy może dopiero zaczynają swoją przygodę z AI. Świetny pomysł. No więc, najprościej mówiąc, LLM, czyli duży model językowy, to jest taka zaawansowana sztuczna inteligencja, wytrenowana na gigantycznych zbiorach tekstów. I dzięki temu potrafi rozumieć i generować język naturalny w sposób, który jest zdumiewająco podobny do ludzkiego. To jest ta technologia, która napędza popularny chat-boty, asystentów programowania, tłumacze. Tak, te wszystkie narzędzia, których używamy na co dzień, często nawet nie zdając sobie sprawy. Właśnie. Myślę, że każdy słyszał o modelach z serii GPT od OpenAI, prawda? Albo Cloud od Anthropic czy Gemini od Google.
Jasne. Wspomnieliśmy o narzędziach. Po stronie chmury mamy te znane API od OpenAI, Anthropic, Google. A jak wygląda ekosystem narzędziowy, który wspiera podejście lokalne? Co ułatwia życie zespołom idącym tą drogą? Ten ekosystem rozwija się niesamowicie dynamicznie. Naprawdę. Powstało mnóstwo fantastycznych narzędzi open source. Na przykład OLAMA, LM Studio czy GPT for All. OLAMA, tak kojarzę. To są aplikacje, które pozwalają w bardzo prosty sposób pobrać i uruchomić dziesiątki różnych modeli, jak właśnie Lama 3, Mistral, Fi 3, nawet na komputerze osobistym czy firmowym laptopie, o ile ma odpowiednią kartę graficzną.
Pokazano wszystkie 2 dopasowania. Transkrypcja generowana automatycznie i niesprawdzana ręcznie — może zawierać błędy.
Kliknij, aby znaleźć fragmenty, w których pada.
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.