Хотите запустить свою ИИ-модель локально? Вот что вам нужно знать

Многие предприятия пересматривают свою зависимость от облачных ИИ из-за роста затрат и требований к конфиденциальности данных. Локальное развертывание ИИ-моделей обещает контроль, предсказуемость и независимость, отвечая на три ключевые потребности: конфиденциальность данных, стабильность затрат и надежность в офлайн-режиме. Размещение моделей внутри организации гарантирует, что конфиденциальные данные, такие как проприетарный код или клиентская информация, остаются защищенными и соответствуют строгим нормативным требованиям. Кроме того, оно обеспечивает предсказуемость затрат, поскольку расходы связаны с аппаратным обеспечением, электроэнергией и обслуживанием, в отличие от непредсказуемых облачных API. Надежность в автономном режиме критически важна для миссионно-важных секторов, где непрерывный доступ к ИИ необходим даже без стабильного интернет-соединения.

Однако запуск крупных языковых моделей (LLM) локально предъявляет высокие требования к аппаратному обеспечению, особенно к памяти, а не к вычислительной мощности. Например, 70-миллиардная модель в формате FP16 требует около 140 ГБ памяти только для весов, что делает необходимым использование нескольких графических процессоров. Для снижения этого показателя применяются методы снижения точности (например, FP16) и квантования (INT8 сокращает до 70 ГБ, 4-битное — до 35 ГБ), что позволяет запускать большие модели на отдельных мощных GPU. Память также расходуется на кэш KV, который масштабируется с длиной контекста: контекст в 32K токенов может добавить до 10 ГБ. Правильный выбор модели выходит за рамки бенчмарков; он должен основываться на скорости, эффективности ресурсов и качестве/точности в реальных бизнес-сценариях.

Например, тестирование показало, что Llama 3.2 (3.2B) превосходит более крупные 7B-модели по скорости и эффективности ресурсов для локального развертывания, тогда как DeepSeek-R1 (7.6B) выделяется качеством, но медленнее. Локальный ИИ также трансформирует организационную структуру, позволяя командам выбирать и развертывать модели, наиболее подходящие для их конкретных задач, с помощью таких инструментов, как Open WebUI. Будущее ИИ лежит в гибридной парадигме, сочетающей преимущества локальных развертываний (для конфиденциальных данных и стратегического контроля) с операционной эффективностью облака (для нечувствительных задач и масштабирования). Хотя локальное развертывание сопряжено с начальными трудностями (настройка, обслуживание, слабая экосистема), эти "трения" в конечном итоге превращаются в уникальные компетенции и конкурентные преимущества. Таким образом, инвестиции в локальную инфраструктуру ИИ сегодня строят независимость, устойчивость и институциональные знания, которые будут иметь решающее значение для будущего развития предприятий.

Оригинал статьи: Want to run your AI model locally? Here’s what you should know