テクノロジー業界に革命をもたらした大型言語モデル(LLM)ですが、プライベートデータの扱いにはセキュリティの懸念が残ります。
オースティン・アーティフィシャル・インテリジェンスの専門家たちは、この問題に対処するため、自身のコンピュータ上でローカルにLLMを運用する方法を解説しています。
彼らは、開発者や技術に興味がある人々に向けて、異なるバージョンやフレームワークを比較し、実用的な洞察を提供しています。
速度、消費電力、全般的なパフォーマンスなど、ローカルデプロイメントの重要な側面を探ります。
また、Llama 3.1モデルの実行に関する具体的な分析を通じ、プライバシーと経済性の両立が可能であることを示しています。
モデルは数十億から数千億のパラメータを持つさまざまなサイズで利用可能で、量子化によってメモリ使用量を削減し、実行速度を向上させます。
コスト面では、ローカル実行の方がクラウドベースのソリューションよりもコスト効果が高いことが指摘されています。
情報のプライバシーを守りながら、大型AIモデルの力を最大限に引き出す道筋が示されているのです。
出典 : Running Large Language Models Privately https://towardsdatascience.com/running-large-language-models-privately-a-comparison-of-frameworks-models-and-costs-ac33cfe3a462