RESEARCH // LOCAL AI
Jak oceniać lokalne AI
Lokalne uruchomienie może zwiększyć kontrolę nad danymi i środowiskiem, ale wymaga świadomego bilansu jakości, wydajności, kosztu i utrzymania.
Kryteria decyzji
- wrażliwość i lokalizacja danych,
- wymagana jakość modelu,
- oczekiwane opóźnienie i obciążenie,
- koszt sprzętu i utrzymania,
- dostępność zespołu do obsługi infrastruktury,
- potrzeba pracy offline lub w sieci zamkniętej.
Kiedy lokalne AI nie jest najlepsze
Jeżeli proces wymaga rzadkiego dostępu do bardzo dużych modeli, szybkiego skalowania lub minimalnej obsługi infrastruktury, usługa zewnętrzna może być rozsądniejsza.