人工智能技术快速发展的简介，大语言模型（LLM）一直是AI领域的重点。在实际应用中，用户面临一个重要的选择：他们应该使用在线大型模型服务，还是选择本地部署大型模型？这两种扩展方法具有自己的优势和缺点，适合各种用途和用户需求。该报告将审查来自许多尺寸的本地AI模型和在线模型的特征，优势和限制，以帮助用户根据自己的需求做出智能选项。本地AI模型AI模型的本地AI模型和在线模型的基本概念是指在本地设备（例如个人计算机，服务器）上运行的大型语言的删除模式。用户可以在自己的设备上安装和运行大型型号，而无需依靠网络连接或第三方云服务提供商。在线犬儒主义是指访问大型语言模型服务主机Internet上由第三方提供商（例如OpenAI，Google，Microsoft等）编辑。用户通过API或应用程序与大型云模型接触，提供商负责维护和更新模型。大型隐私保护和数据安全模型的本地扩展的优点是大型局部扩展的最重要优势是数据隐私保护。当用户使用TheOnline大型模型服务时，输入数据和交互式内容通常会传输到云服务器，这可能会导致违反数据的风险。本地部署避免了此问题。大型局部扩展的主要优点是：1。数据未上传到云，并且数据流得到了完全控制的2。它可以处理敏感信息，例如法律文档，医疗记录等。严格控制人工智能技术应用整个过程的风险。从长远来看，成本的有效性大型型号的Ocal扩展可以降低使用成本。无需支付云服务提供商的订阅费或按数量的账单支付。可以在：1。降低企业2的运营和维护成本中看到本地扩张成本的优势。企业可以根据自己的需求选择适当的计算资源3。避免支付其他自定义，并控制本地扩展为用户提供自定义和调整模型，这为满足特定需求提供了灵活性。自定义大型模型的本地扩展的优点包括：1。可以根据自己的需要对模型进行调整2。尽管某些功能已修改3.建立企业4内部AI应用程序的重要组成部分。您可以选择开放资源的好处，中文友好的协议友好友好友好友好友好的友好友好友好友好友好友好友好的友好友好友好友好友好友好友好友好友好友好友好友好友好的F-F对友好友好友好的友好友好友好友好友好的在线和有能力的基于云的模型通常更强大，更全面的功能。 Ayon sa paghahambing na pananaliksik，Ang Mga Magakering Modelo ng cloud ay higit ay higit pa sa mga lokal na dodmo na docto nag pag -deploy sa maraming aspeto：1。 3.7 SONNET UMABOT SA 62.3％SA SA SWE基础编码测试，Tau-Bench 81.2％，幻觉率低于1.8％。 3。GPT-4.5在MMLU Pro上的分数很高，具有情感智力和对世界的知识，具有易用性和便利性在线大型模型，无需用户处理复杂的部署和维护。云模型的易用性包括：1。打开和使用：访问与没有技术背景的浏览器或应用程序的访问权限2。：可用于手机和计算机3。自动更新：提供商定期更新以享受适合温柔用户的最新有效功能，使用云模型的成本更加经济。 The cost advantage of cloud-based big models are reflected in: 1. Low Subscription Fee: Chatgpt plus $ 20/month, Claude Pro $ 20/Month 2. DeepSeek API Cost is extremely low (55 cents/million input token) 3. Low Long-Term Use Cost: $ 20/Month ChatGPT Subscription Can Be Used For 100 Months (About 8 Years) Privacy Protection Improvement Modern Online Big Model Providers More Paying attention to Data Privacy Protection, Improvement of Security by不同的技术方式。大型基于云模型的隐私保护的改进包括：1。OpenAI承诺不要使用用户数据来培训模型，并提供临时聊天模式2.Claude 3.7 SONNET采用了商务卫队和强大的加密协议。3.METAAI专注于隐私和降低数据风险。应用程序E本地扩展和在线大型模型的E情况适用于大型模型的本地扩展。对于需要经常使用大型型号的用户或企业，本地扩展可能会更有效2。本地部署确保敏感数据不会留下组织的控制。**技术研究要求**：想要学习微调（LORA）模型并开发AI工具链的技术。本地扩展提供了更灵活的实验和开发环境4。**特定于行业的应用程序**：需要处理特定行业数据的方案，例如医疗，金融，法律等。适用于在线大型模型。 1。**军用用户**：有时使用AI的用户问答和波兰写作。在线大型模型提供了方便的用户体验，没有复杂的扩展过程2。在线大型型号不需要本地设备来满足高硬件要求3。**非技术背景**：不想扔命令行/码头的用户。在线模型提供了更友好的用户界面和用户体验4。**需要最新功能**：想要使用模型的最新版本和功能的用户。在线常规服务通常由在线大型服务提供商更新，用于本地扩展模型的技术挑战和解决方案。硬件要求和限制。大型型号面临的主要挑战是高硬件要求，尤其是对于大型型号：8B型号：仅需要8〜12GB的视频内存。 RTX 3060正确的70b型号CAN CAN PILLBO：超过48GB的视频记忆很难普通用户要部署。为了应对这些挑战，有许多解决方案：1。**音量技术**：使用GPTQ/AWQ技术启用12GB视频记忆以运行70B型号！数量可以显着降低模型大小和硬件要求2。这种混合方法可以平衡性能和成本3。此方法可以增强本地模型的功能，并使其更适合特定的应用情况。 4。** CPU -GPU协作计算**：Llama.cpp允许CPU共享适用于低端设备的计算组件。它可以减少对大型GPU部署复杂性的依赖性大型模型的本地扩展通常需要复杂的环境调整和模型下载过程：环境调整ment needs to be configured, the weight download model of hardware limits: ordinary devices cannot operate large models of maintenance: In hardware, to solve these challenges, some tools and platforms provide a simplified deployment process: One-to-Diagnosis: Support one-click expansion to many environmental automation management: Provide automation toolsTo help users manage and monitor deployed high-existent models: designed to ensure that deployed models have high performance and efficiency of local expansion models在性能和效率方面，通常面临的挑战小于云GPU速度。内存不足：8G内存设备难以满足本地扩展的要求是castated版型号，并且性能低于云的完整版本以解决这些问题，可以考虑以下解决方案：1。框架，例如Ollama，Llama.cpp等。考虑到本地扩展和在线大型模型的啤酒，混合部署解决方案已成为一种趋势。混合部署解决方案1。 API的示例：本地AI包含电子邮件，GPT-4财务数据对2。**优化卷**：GPTQ/AWQ技术，减少模型大小为40％+，并且在消费者图形卡上运行正常。示例：Llama3-70B在4090而不是A1003时运行良好。 ** CPU-GPU协作计算**：Llama.cpp让CPU共享计算组件示例：MacBook M1芯片用户也可以运行13B型号！混合部署混合部署解决方案的优势结合了本地扩展和在线大型模型的好处：1。**隐私和便利**：处理日常活动本地和处理复杂的云需求2。根据任务要求选择最合适的杀戮环境。如果您想计划混合动力扩展，则可以选择使用AI桌面超级计算中心：您可以在市场上购买的是Jimoke Evox2，Nvidia dgxspark1。 Jimoke Evox2：128G + 2T，14,999元Jimoke Evox2配备了Ryzen AIMAX + 395处理器，具有16核和32个线程设计，高速速度高达5.1GHz，其性能令人赞叹。如果它正在处理复杂的图形渲染任务或运行大型AI模型，则可以轻松而轻松地处理。此外，配备了ITO，Amdradeon™8060s的图形，40核Rona3.5图形体系结构以及具有独特的图形处理功能的平坦替换RTX4070独立图形。由50台的NPU计算能力耦合，总绩效可以达到126台，使其在AI计算领域中更强。不仅如此盒子，可以称为超级计算机智能AIPC。静音和噪音VC热平滑板薄电阻和冷却系统与北极海洋双风扇冷却相结合，支持高达140W的峰值性能，使您可以在运行高性能的同时享受安静而凉爽的用户体验。此外，它还配备了LPDDR5X64GB/128GB 8533MHz内存，最多支持8K120Hz高度恢复三屏和三个数据播放，HDMI2.1+DP+DP+USB4界面，是“ Recycled Aluminum”无线网络的“超级核心”概念，并构成超级核心的概念，并构成了超级核心的概念，并构成超级智能的概念，并构成超级元素的概念，并且构成了超级核心的概念，并且构成了超级核心的概念，并且构成了超级元素的概念，并且构成了超级核心网络，并且构成了超级核心网络。卡+2.5克有线网卡，在性能，无热量，热支持，材料设计或网络连接方面非常完美。 2。NVIDIADGXSPARK：Monster Performance，Nvidia的DGXSpark，这是前面提到的ProjectDigit，现在已更名为DGXSpark，并正式开放以保留。可以说该产品是AIP中的怪物性能C场。它配备了NVIDIA DGXOS的独家操作系统，核心是GraceBlackwell GB10 Super Chip。它的20个核心Gracecpu由10个Cortex-X925+ 1个Cortex-a725s，独特的架构和强大的性能组成。 BlackWellGPU专注于AI计算，并支持1Pflop FP4 AI的性能。它可以轻松使用2000亿个参数运行模型。连接在一起的两个连接也可以运行具有多达4050亿个参数的模型，在AI模型训练字段和大规模理解中具有无与伦比的优势。但是，DGXSpark价格也很高。 4TB版本的价格为3,999美元（约合28,917元人民币），而双重组合套餐高达8,049美元。尽管这很强大，但这种价格可能是普通用户和一些小型工作室的禁令。选择不同的用户群体表明，在选择本地扩展或在线大型模型时，业务用户应考虑以下因素：数据敏感性：高度敏感INDUSTRY（例如财务，医疗保健和法律）成本效益分析有助于确定个别用户的单个用户的部署方法，选择建议如下：轻度用户：偶尔使用AI进行Q＆A和写作来进行抛光的用户，它建议您选择特定的私人技术，可以选择特定的私人技术：部署硬件条件：根据选择个人设备硬件条件的适当部署方法。开发人员和研究人员。对于开发人员和研究人员，建议：研究人员：需要调整和优化模型的研究人员，适合当地部署原型开发：具有AI应用程序的开发人员可能会考虑使用eployment技术的混合技术剥夺：希望T的开发人员：o深刻了解大型模型的工作原理，适合当地发展发展。模型压缩和本地技术部署的演变：较小的模型（例如32B DeepSeek模型，参数仅是R1的DeepSeek 1/21，成本仅为1/10！）数量技术的进步：更好的体积算法：GPTQ/AWQ轻量级FRAM工作框架，例如较大的框架和其他模型。加深生态整合：例如，Grok 3集成X平台数据计算功率支持增强：在选择本地NAN AI模型或在线大型模型时，IT云服务背后，没有适合大小的所有解决方案。用户应根据自己的需求，硬件条件，预算限制和隐私要求做出决策。对于大多数个人用户，云模型是性能，有效且易于使用的。这些是明显的好处性别和未来潜力的条款，以及更明智的选择。本地模型更适合对隐私或自定义需求过于敏感的专业人员。对于企业用户，有必要全面考虑数据敏感性，频率使用，技术技能和长期成本效益，以做出最合适的选择。混合部署解决方案提供了一种选择，考虑了本地扩展和在线模型的好处以及趋势的未来发展。随着技术的不断进步，本地扩展和在线模型之间的差距狭窄，用户将具有更灵活的选择。