Qu'est-ce que LLM on-premise ?
Un LLM on-premise consiste à exécuter un grand modèle de langage sur les serveurs propres d'une organisation ou sur une infrastructure qu'elle contrôle, plutôt que chez un fournisseur cloud. Les données sont traitées sans quitter l'organisation.
Comment ça fonctionne ?
L'organisation installe et exploite généralement un modèle à poids ouverts (Modèle à poids ouverts) sur son propre matériel ou son cloud privé. Les requêtes des utilisateurs sont traitées sur cette infrastructure et ne sont pas envoyées à l'API d'un fournisseur externe.
Où est-ce utilisé ?
- Cas où les données ne doivent pas quitter l'organisation
- Organisations soumises à des exigences réglementaires ou contractuelles strictes
- Projets nécessitant un contrôle total de la localisation des données
Points d'attention
- Le coût du matériel, de la mise en place et de l'exploitation incombe à l'organisation.
- La qualité du modèle peut différer de celle des modèles cloud les plus avancés ; la décision doit être prise en testant sur les propres données de l'organisation.
- Les mises à jour de sécurité et la surveillance relèvent de la responsabilité de l'organisation.
Que fait Huaris AI à ce sujet ?
Huaris AI compare les options on-premise et cloud avec le service Développement produit, sécurité et conformité ; consultez la page Sécurité et conformité pour les options de déploiement.
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