Open Assistant、Dolly 2.0、StableLM 和其他 巴林電話號碼列表 開源專案的出現引入了可與 ChatGPT 功能相媲美的商業許可的 LLM。這意味著擁有技術專業知識的個人現在有機會在基於雲端的平台或本地伺服器上微調和部署法學碩士。這種可訪問性使法學碩士的使用民主化，使更廣泛的使用者能夠發揮他們的潛力。
隨著尖端模型的取得變得更加開放，現在是為法學碩士制定最佳部署策略的時候了。為了實現這一目標，權衡在基於雲端的伺服器或本地伺服器上運行法學碩士的優缺點至關重要。
在雲端中使用法學碩士的優點
讓我們探討一下在雲端中使用大型語言模型的一些好處：
可擴展性
法學碩士的培訓和部署需要大量的運算資源和資料儲存。有時，訓練過程需要多個高階 GPU 實例，這只能透過基於雲端的服務來滿足，這些服務按需提供可擴展的資源。
成本效益
如果您缺乏運行大型語言模型的高端硬件，那麼選擇雲端可能是更具成本效益的解決方案。使用雲端服務，您只需為您使用的資源付費，並且通常可以以更實惠的價格獲得 GPU 和 CPU。
易於使用
雲端平台提供了一系列API、工具和語言框架，大幅簡化了建置、訓練和部署機器學習模型的過程。
託管服務
雲端供應商負責處理基礎設施的設定、維護、安全性和最佳化，從而顯著減少用戶的營運開銷。
預訓練模型
雲端平台現在提供對最新預訓練大型語言模型的訪問，這些模型可以在自訂資料集上進行微調並輕鬆部署在雲端。它對於創建端到端機器學習管道非常有用。
閱讀12 個 GPT-4 開源替代方案，以了解語言技術中其他流行的開源開發。
查看提供工具和預訓練模型的雲端平台清單：
NVIDIA：NeMo 大型語言模式 (LLM) 雲端服務
擁抱臉：推理端點
AWS：亞馬遜泰坦
MosaicML：推理
Paperspace：為機器學習建構的 GPU 雲
在雲端使用法學碩士的缺點
當然，與任何技術一樣，在雲端中使用大型語言模型也有一些缺點：
失控
使用雲端管理的機器學習服務時，您對基礎架構和實施的控制和可見性較少。
供應商鎖定
如果您在一個雲端平台上培訓了法學碩士，則很難移植到其他平台。此外，僅依賴單一雲端供應商會帶來固有的風險，特別是在政策和價格波動方面。
資料隱私和安全
您的資料駐留在全球各個地區的雲端供應商的伺服器上，因此您必須相信他們能夠確保您的資料安全。
成本高
大規模培訓和運行法學碩士仍然相當昂貴。計算和儲存資源的成本會隨著時間的推移而增加。
網路延遲
