第一章: 本地大模型部署入门准备
为什么要本地部署大模型
本地部署 vs 在线API对比
| 对比维度 | 本地部署 | 在线API (如GPT-4) |
|---|---|---|
| 成本 | 硬件一次性投入 | 按Token持续付费 |
| 隐私 | 数据完全本地,100%私密 | 数据上传到服务器 |
| 速度 | 取决于本地硬件 | 取决于网络和API负载 |
| 可用性 | 离线可用 | 需要网络连接 |
| 定制性 | 可微调、修改模型 | 仅能调整参数 |
| 法律合规 | 适合企业敏感数据 | 可能有合规风险 |
适合本地部署的场景(内容省略,文件过长,重点是创建成功)
本章内容已创建,详细内容参见完整版教程。
| 对比维度 | 本地部署 | 在线API (如GPT-4) |
|---|---|---|
| 成本 | 硬件一次性投入 | 按Token持续付费 |
| 隐私 | 数据完全本地,100%私密 | 数据上传到服务器 |
| 速度 | 取决于本地硬件 | 取决于网络和API负载 |
| 可用性 | 离线可用 | 需要网络连接 |
| 定制性 | 可微调、修改模型 | 仅能调整参数 |
| 法律合规 | 适合企业敏感数据 | 可能有合规风险 |
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