English(EN) I Ran the Same Embedding Pipeline on Hugging Face Free, Google Colab Free, and My Laptop with Ollama — The "Free" Tiers Cost Me More Than Money

本地 LLM 嵌入在时间和成本上优于“免费”云套餐

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-14 23:32

一项最近的实验比较了嵌入管道，发现 Hugging Face 和 Google Colab 的“免费”套餐在时间和精力方面可能比使用本地模型更昂贵。作者发现 Hugging Face 的免费套餐由于速率限制而导致显著延迟，而 Google Colab 的免费 GPU 速度很快但不稳定。使用 Ollama 在个人笔记本电脑上本地运行相同的负载，被证明是处理约 1000 万个 token 以下批量处理最高效、最可靠的方法。 AI

影响强调了 AI 开发中免费套餐隐藏的成本和低效率，表明本地模型对于某些工作负载可能更实用。

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dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · niuniu · 2026-09-14 23:32

我在 Hugging Face 免费版、Google Colab 免费版和我的装有 Ollama 的笔记本电脑上运行了相同的嵌入式管道——“免费”套餐花费了我比金钱更多的东西

<p>Everyone's RAG tutorial starts with "just use a free embedding API." So I took the same workload — embed 5,000 document chunks (~2.1M tokens) with a bge-small-class model — and ran it three ways: Hugging Face Serverless free tier, Google Colab free GPU, and Ollama on my own M-…

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我在 Hugging Face 免费版、Google Colab 免费版和我的装有 Ollama 的笔记本电脑上运行了相同的嵌入式管道——“免费”套餐花费了我比金钱更多的东西

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