API调用大模型如此方便，为何企业还要私有化部署大模型？_api调用与私有化部署对比

作者：笔触狂放9 | 2024-08-19 13:08:41

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api调用与私有化部署对比

直接通过网页API调用大模型确实方便快捷，尤其对于那些追求效率、希望快速集成AI功能的项目来说，云端服务是个不错的选择。但为啥有些企业和个人还琢磨着要把这些大模型搬到自家服务器上，搞个本地部署呢？

隐私保护

想象一下，如果你的公司处理的是客户敏感信息或者商业机密，直接把数据上传到云端处理，总有点担心信息外泄吧。本地部署就能让数据在内部流转，相当于给敏感信息加了个保险箱。

从国家层面来说，为什么国外ChatGPT这么厉害了，国家还要花大力气搞国产大模型？

因为大模型技术的飞速发展，会让其成为了重要敏感数据的诱捕器，ChatGPT将用户输入纳入训练数据库，用于改善ChatGPT，就能够利用大模型获得公开渠道覆盖不到的中文语料，掌握我们自己都可能不掌握的“中国知识”。所以必须搞国产大模型，不能通过API调用。

从行业层面说，比如用电行业，你想通过大模型生成一个用电分析报告，直接将生产数据通过API调用的方式访问大模型，一旦中间某个环节被监听或者泄露，那就是非常大的事故。

定制化和控制权

每个企业都有自己的一套流程和偏好，云端模型虽然通用，但可能不够贴身。本地部署就灵活多了，你可以按照自家的需求调整模型，训练它更好地理解行业术语，甚至优化算法来提升特定任务的效率，这样一来，模型就像是为你量身定做的。此外，再结合上一些前端和后端权限控制功能，就像自己做了一套完整的大模型应用。

这一点在toB场景非常常见。一般国企或者政府单位基于大模型做应用，一定是本地私有化部署的，原因有很多，咱就不细说了。

稳定性与响应速度

网络延迟、服务提供商的稳定性都是云端服务绕不开的问题。特别是一遇到高峰期，排队等待响应那就G了。本地部署就能确保服务的稳定性和低延迟，这对于要求即时反馈的场景非常重要。比如智能客服场景，你的QPS上去了，仍采用远程API调用，那服务会不会挂心里一点底都没有。比如你所在的环境可能网络不稳定或者压根儿没网，那也必须要本地部署。

ollama使用

现在本地部署大模型也不是难事。推荐使用开源工具ollama

像启动镜像一样本地下载运行大型语言模型

下载模型

Ollama 支持的模型列表见：https://ollama.com/library

ollama pull llama3
1

启动服务

如果你装好了ollama，启动模型服务只需执行如下命令：

Model	Parameters	Size	Download
Llama 3	8B	4.7GB	ollama run llama3
Llama 3	70B	40GB	ollama run llama3:70b
Phi-3	3.8B	2.3GB	ollama run phi3
Mistral	7B	4.1GB	ollama run mistral
Neural Chat	7B	4.1GB	ollama run neural-chat
Starling	7B	4.1GB	ollama run starling-lm
Code Llama	7B	3.8GB	ollama run codellama
Llama 2 Uncensored	7B	3.8GB	ollama run llama2-uncensored
LLaVA	7B	4.5GB	ollama run llava
Gemma	2B	1.4GB	ollama run gemma:2b
Gemma	7B	4.8GB	ollama run gemma:7b
Solar	10.7B	6.1GB	ollama run solar