Управление проектами

🦄🦄🦄 Когда стоит использовать локальную LLM? Есть ситуации, где локальная LLM может оказаться даже удобнее облачных сервисов Вот несколько примеров: 🔹 Конфиденциальные данные Если вы работаете с внутренними документами компании, договорами, финансовой информацией или персональными данными клиентов, локальная модель позволяет не отправлять эти данные во внешние сервисы 🔹 Большое количество запросов Если AI используется внутри бизнеса сотни или тысячи раз в день, локальная модель может оказаться значительно дешевле постоянной оплаты API 🔹 Собственная база знаний Локальные LLM часто используют вместе с RAG-системами для создания корпоративных консультантов, техподдержки, помощников сотрудников и других AI-агентов 🔹 Полный контроль над системой Можно настраивать модель под свои задачи, выбирать подходящую LLM, подключать собственные инструменты и интеграции При этом важно понимать: для сложных рассуждений и универсальных задач ChatGPT, Gemini и Claude всё ещё остаются очень сильными решениями Поэтому сегодня многие компании используют гибридный подход: часть задач решают через облачные модели, а часть - через локальные LLM