Nasazení velkých jazykových modelů (LLM) lokálně, tedy bez přímé závislosti na cloudových službách, představuje rostoucí trend jak pro jednotlivce, tak pro organizace hledající větší kontrolu, soukromí a potenciálně i nákladovou efektivitu. Tento přístup umožňuje využívat pokročilé schopnosti umělé inteligence přímo na vlastní infrastruktuře, což s sebou nese specifické technické aspekty, ale především významné výhody v oblasti bezpečnosti a ochrany citlivých dat.
Hlavní motivací pro lokální provoz LLM je bezesporu ochrana soukromí a datová suverenita. Při využití cloudových řešení jsou data často odesílána na servery třetích stran, což může představovat riziko z hlediska úniků, neoprávněného přístupu nebo souladu s regulacemi jako GDPR. Lokální nasazení eliminuje tuto potřebu, jelikož veškeré zpracování probíhá v rámci interní sítě nebo dokonce na jediném zařízení. Tím organizace získávají plnou kontrolu nad tím, kdo má k datům a modelu přístup, a mohou lépe naplňovat interní bezpečnostní politiky a legislativní požadavky.
Z technického hlediska vyžaduje provoz vlastního LLM odpovídající hardwarové vybavení. Klíčovou komponentou jsou grafické procesory (GPU) s dostatečnou kapacitou videopaměti (VRAM), která je nezbytná pro načtení a efektivní běh rozsáhlých modelů. Výkonný vícejádrový procesor (CPU), dostatek operační paměti (RAM) a rychlé úložiště (ideálně NVMe SSD) jsou dalšími předpoklady pro plynulý provoz. Výběr konkrétního hardwaru závisí na velikosti a komplexitě zvoleného modelu. Menší, optimalizované modely mohou běžet i na výkonnějších spotřebitelských počítačích či pracovních stanicích, zatímco největší modely vyžadují specializované serverové konfigurace.
Softwarová stránka zahrnuje samotný jazykový model, často dostupný z otevřených zdrojů nebo od komerčních poskytovatelů licencovaný pro on-premise nasazení, a inferenční engine či framework. Tyto platformy usnadňují stahování, konfiguraci a spouštění modelů, a často nabízejí i API pro integraci LLM do vlastních aplikací. Důležitá je také správa verzí modelů a možnost jejich fine-tuningu na specifických datech organizace, což dále zvyšuje jejich relevanci a výkon pro konkrétní účely.
Kromě soukromí a bezpečnosti přináší lokální nasazení i další výhody. Patří mezi ně nezávislost na internetovém připojení pro základní operace, predikovatelné náklady bez poplatků za API volání (po počáteční investici do hardwaru) a možnost hlubší customizace a integrace do stávajících systémů. Organizace tak mohou budovat řešení přesně na míru svým potřebám, aniž by byly omezeny nabídkou a podmínkami cloudových poskytovatelů.
Zdroj: ICT NETWORK NEWS
