文章讨论了运行大型语言模型（LLM）时，使用本地服务器与云端服务器之间的权衡。文章指出，虽然本地推理提供了增强的隐私性，并且从长远来看可能更具成本效益，但它会产生隐藏成本，如硬件损耗、电力消耗以及设置/维护时间。另一方面，云端服务器提供了便利性和潜在的低延迟，但伴随着隐私风险、对正常运行时间的依赖以及配额限制。作者提出了一条基于隐私需求、延迟预算和本地容量的决策规则，并建议使用基准测试脚本来衡量性能并做出明智的选择。 AI
影响 为开发人员提供了一个框架，通过在本地和云端终结点之间进行选择，来优化 LLM 推理成本和隐私。
排序理由 文章讨论了一个用于使用 LLM 推理工具的实际决策框架，而不是新的发布或核心研究。
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