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.
Ok, to bardzo cenne spojrzenie. Wyobraźmy sobie teraz kogoś, kto nas słucha. Może to być Tech Lead, może Product Manager, może Developer i stoi przed tą decyzją. Gdzie uruchomić LLM dla naszego nowego projektu? Jakie kluczowe pytania powinien sobie zadać, żeby podjąć świadomą decyzję? Myślę, że warto przejść przez taką listę kontrolną. Pierwsze pytanie. Jakie są nasze wymagania dotyczące prywatności danych i zgodności z regulacjami, na przykład RODO? Kluczowe. Tak. Jeśli są bardzo wysokie, jeśli przetwarzamy dane szczególnie wrażliwe, szala mocno przechyla się w stronę rozwiązania lokalnego, ewentualnie hybrydowego, z pełną kontrolą nad danymi. Dobrze. Drugie. Drugi. Jaki mamy budżet?
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.