为什么要在本地部署大模型?
去年我为一家律师事务所搭建AI系统时发现:把所有客户数据传到云端API,不仅延迟高(平均响应时间2.3秒),还存在严重的数据泄露风险。更别说有些案件材料涉及国家机密,根本不允许上网。
本地部署大模型解决了三个核心问题:数据隐私(所有计算在本地完成)、成本控制(无需按Token付费)、定制化能力(可以在此基础上微调领域模型)。实测对比:同样处理1000份合同审查,云端API成本约$340,本地部署后边际成本接近$0。
实战案例:律师事务所的本地...
AI私有化
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2026.05.18 | youres | 11次围观

