고성능 클라우드 기반의 대규모 언어 모델이 지배하는 시대에, 기업들은 점점 더 로컬 배포와 오픈 웨이트모델로 전환하고 있습니다. 이 전환은 세 가지 핵심 요인에 의해 추진되는 전략적 필수 조건입니다.
1. 개인정보 보호 의무
엄격한 기업 개인정보 보호 제약과 데이터 유출 위험으로 인해, 민감한 정보 처리를 클라우드 기반으로 수행하는 것은 부담이 됩니다. 로컬 배포는 기업 내부 인프라 외부로 고유 데이터가 나가는 것을 보장합니다.
2. 비용 장벽
클라우드 API는 시작하기 쉬우나, '단계 5' 스케일링에서는 과도한 누적 토큰 요금이 발생할 수 있습니다. 로컬 모델은 쿼리 수에 관계없이 고정된 인프라 비용을 유지할 수 있습니다.
3. 회복력과 오프라인 요구
기업급 인공지능은 100% 가동률과 외부 인터넷 연결 없이 작동할 수 있어야 합니다. 로컬 배포는 가용성과 지연 시간에 대한 완전한 통제력을 제공합니다.
핵심 차이점: 라이선스 미묘함
- 오픈 소스 (OSI 정의):학습 코드, 데이터셋 및 제한 없는 권리 포함
- 오픈 웨이트:모델 파라미터는 공개되지만, 학습 코드 또는 상업적 사용은 제한될 수 있습니다.
파이썬: 백업 라우터 로직
질문 1
기업이 클라우드 API보다 로컬 대규모 언어 모델 배포를 선택해야 하는 세 가지 주요 동인은 무엇입니까?
질문 2
참 또는 거짓: 모델의 가중치(파라미터)만 공개된다면, 그것은 OSI 정의에 따라 오픈 소스로 간주됩니까?
사례 연구: 의료기관
아래 시나리오를 읽고 질문에 답하세요.
의료기관은 환자 기록을 대규모 언어 모델을 이용해 처리해야 하지만, 엄격한 '클라우드 금지' 데이터 정책과 제한된 월간 예산에 직면해 있습니다.
질문
1. 여기서 반드시 필요한 배포 전략은 무엇입니까?
정답:
로컬 배포. 환자 기록 처리 시 내재된 개인정보 보호 요구사항과 데이터 유출 우려를 충족시키는 유일한 방법입니다.
로컬 배포. 환자 기록 처리 시 내재된 개인정보 보호 요구사항과 데이터 유출 우려를 충족시키는 유일한 방법입니다.
질문
2. 공개된 파라미터를 갖지만 상업적 학습 코드 사용이 제한된 모델을 사용한다면, 어떤 범주에 해당합니까?
정답:
오픈 웨이트. 모델은 접근 가능하지만, 학습 코드 및 사용 제한으로 인해 OSI 정의 하에서 완전한 오픈 소스가 될 수 없습니다.
오픈 웨이트. 모델은 접근 가능하지만, 학습 코드 및 사용 제한으로 인해 OSI 정의 하에서 완전한 오픈 소스가 될 수 없습니다.