在以高性能雲端大語言模型為主導的時代，企業正越來越傾向於採用本地部署和開放權重模型。這種轉變是一種戰略上的必然，由三個關鍵因素所推動。
1. 隱私的必要性
嚴格的企業隱私限制與資料外洩風險，使得基於雲端的處理對敏感資訊而言成為一種負擔。本地部署確保專屬資料永遠不會離開內部基礎架構。
2. 成本壁壘
雖然雲端API容易上手，但「第五階段」擴展經常導致驚人的累積式令牌費用。而本地模型則可實現固定基礎設施成本，不受查詢次數影響。
3. 強韌性與離線需求
企業級人工智慧需要達到100%的可用性，並具備在無外部網路連接的情況下運作的能力。本地部署能完全掌控系統的可用性與延遲。
關鍵區別：授權細節
- 開源（OSI 定義）：包含訓練程式碼、資料集及無限制的權利。
- 開放權重：模型參數公開，但訓練程式碼或商業用途可能受到限制。
Python：備用路由邏輯
問題 1
企業選擇本地大語言模型部署而非雲端API的主要三大驅動因素是什麼？
問題 2
真或假：若僅公開模型權重（參數），該模型是否即符合 OSI 定義的「開源」？
案例研究：醫療機構
請閱讀以下情境，並回答問題。
一家醫療機構需使用大語言模型處理病患記錄，但須遵守嚴格的「禁止使用雲端」資料政策，且每月預算有限。
Q
1. 在此情況下，哪種部署策略是不可妥協的？
答案：
本地部署。這是唯一能滿足嚴格隱私要求與處理病患記錄時潛在資料外洩疑慮的方式。
本地部署。這是唯一能滿足嚴格隱私要求與處理病患記錄時潛在資料外洩疑慮的方式。
Q
2. 若他們使用具有公開參數但訓練程式碼受限的商業用途模型，屬於哪一類？
答案：
開放權重。儘管模型可存取，但訓練程式碼與使用上的限制使其無法在 OSI 定義下被視為完全開源。
開放權重。儘管模型可存取，但訓練程式碼與使用上的限制使其無法在 OSI 定義下被視為完全開源。