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.
Otwiera się przed nami cały świat modeli open source. Mamy dostęp do naprawdę potężnych modeli jak Lama 3 od Meta, Mistral, Mixtral, Quemen, Fi3. Mnóstwo tego jest. Często są dostępne na platformach typu Hugging Face. Hugging Face, tak słyszałem. Możemy wybrać model, który najlepiej pasuje do naszych potrzeb. Ale co ważniejsze, możemy go dostosować, przeprowadzając tzw. fine tuning, jakby douczamy model naszego specyficznego języka branżowego wewnętrznej terminologii albo optymalizujemy go do konkretnych niszowych zadań. ... opartą na wiedzy, która jest niedostępna dla tych generycznych modeli chmurowych. Czyli nie tylko prywatność zgodna z RODO, ale też potencjał na stworzenie unikalnej wartości.
Pokazano wszystkie 1 dopasowanie. 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.