高性能なクラウド型LLMが主流となる時代において、企業はますますローカルデプロイメントとオープンウェイトモデルへの移行を進めています。このシフトは、3つの重要な要因によって促される戦略的な必須事項です。
1. プライバシーの義務
厳格な企業のプライバシー規制とデータ漏洩のリスクにより、クラウドベースの処理は機密情報に対して負担となります。ローカルデプロイメントこれにより、所有データが内部インフラに常に留まることが保証されます。
2. コストの壁
クラウドAPIは導入しやすいものの、『フェーズ5』のスケーリングでは莫大で累積的なトークン料金が発生する傾向があります。ローカルモデルでは、問い合わせ数に関係なくインフラコストが固定されます。
3. レジリエンスとオフライン要件
企業レベルのAIには100％の稼働率と外部インターネット接続なしでの動作能力が必要です。ローカルデプロイメントは可用性と遅延に対する完全なコントロールを提供します。
重要な違い：ライセンスのニュアンス
- オープンソース（OSI定義）：トレーニングコード、データセット、および制限のない権利を含む。
- オープンウェイト：モデルパラメータは公開されているが、トレーニングコードや商業利用については制限がある可能性がある。
Python：フォールバックルーター論理
問題1
企業がクラウドAPIよりもローカルLLMデプロイメントを選択する主な3つの要因は何ですか？
問題2
真偽：モデルの重み（パラメータ）のみが公開された場合、OSI定義に基づきそれが「オープンソース」と見なされるかどうか。
ケーススタディ：医療機関
以下のシナリオを読み、質問に答えましょう。
医療機関は、患者記録をLLMを使って処理する必要があるが、厳格な「クラウド禁止」データポリシーと限られた月次予算に直面している。
Q
1. この状況で不可欠なデプロイメント戦略はどれですか？
解答：
ローカルデプロイメント。これは、患者記録処理に内在する厳格なプライバシー要件とデータ漏洩の懸念を満たす唯一の方法です。
ローカルデプロイメント。これは、患者記録処理に内在する厳格なプライバシー要件とデータ漏洩の懸念を満たす唯一の方法です。
Q
2. 公開されたパラメータを持つモデルだが、商用トレーニングコードに制限がある場合、どのカテゴリに該当しますか？
解答：
オープンウェイト。モデルは利用可能ですが、トレーニングコードと利用に関する制限があるため、OSI定義下では完全なオープンソースとはなりません。
オープンウェイト。モデルは利用可能ですが、トレーニングコードと利用に関する制限があるため、OSI定義下では完全なオープンソースとはなりません。