Pendorong Utama: Privasi, Biaya, dan Perpindahan ke Penempatan Lokal

Di era yang didominasi oleh model bahasa besar berkinerja tinggi di cloud, perusahaan semakin beralih ke penempatan lokal dan Bobot Terbukamodel. Perpindahan ini merupakan keharusan strategis yang didorong oleh tiga faktor kritis.

1. Kewajiban Privasi

Batasan privasi korporat yang ketat dan risiko kebocoran data membuat pemrosesan berbasis cloud menjadi risiko bagi informasi sensitif.Penempatan lokalmemastikan bahwa data properti tidak pernah keluar dari infrastruktur internal.

2. Tembok Biaya

Meskipun API cloud mudah dimulai, skala 'Fase 5' sering menghasilkan tagihan token yang sangat mahal dan menumpuk. Model lokal memungkinkan biaya infrastruktur tetap, terlepas dari jumlah permintaan.

3. Kebutuhan Ketahanan dan Offline

AI tingkat perusahaan membutuhkan uptime 100% dan kemampuan berfungsi tanpa koneksi internet eksternal. Penempatan lokal memberi kendali penuh atas ketersediaan dan latensi.

Perbedaan Kunci: Nuansa Lisensi

Sumber Terbuka (Definisi OSI):Termasuk kode pelatihan, dataset, dan hak yang bebas batasan.
Bobot Terbuka:Parameter model bersifat publik, tetapi kode pelatihan atau penggunaan komersial mungkin dibatasi.

Python: Logika Router Cadangan

Pertanyaan 1

Apa tiga pendorong utama bagi perusahaan untuk memilih penempatan LLM lokal daripada API cloud?

Kecepatan, Merek, dan Antarmuka Pengguna

Privasi, Biaya, dan Kemampuan Offline

Akurasi, Popularitas, dan Data Pelatihan

Pertanyaan 2

Benar atau Salah: Apakah suatu model dianggap "Sumber Terbuka" menurut definisi OSI jika hanya bobotnya (parameter) yang dipublikasikan?

Benar

Salah

Studi Kasus: Penyedia Layanan Kesehatan

Baca skenario di bawah ini dan jawab pertanyaannya.

Sebuah penyedia layanan kesehatan perlu memproses catatan pasien menggunakan LLM, tetapi menghadapi kebijakan data "Tanpa Cloud" yang ketat dan anggaran bulanan terbatas.

1. Strategi penempatan apa yang tidak bisa ditawar di sini?

Jawaban:
Penempatan Lokal. Ini satu-satunya cara untuk memenuhi persyaratan privasi yang ketat dan kekhawatiran kebocoran data yang melekat dalam pemrosesan catatan pasien.

2. Jika mereka menggunakan model dengan parameter publik tetapi kode pelatihan komersial yang dibatasi, ke kategori apa model tersebut termasuk?

Jawaban:
Bobot Terbuka. Meskipun model dapat diakses, pembatasan pada kode pelatihan dan penggunaan mencegahnya menjadi Sumber Terbuka sepenuhnya menurut definisi OSI.