本地部署大模型的热度 最近开始下来了。原因很简单——很多人试过后，终于明白了“本地量化后的模型是残废”这句话的真正含义。
1. 本地部署的“甜蜜陷阱”
还记得当初大家兴致勃勃地部署本地大模型时的场景吗？仿佛一夜之间，人人都成了“AI专家”，手里攥着显卡，心里想着“未来”。然而，现实总是比理想骨感得多。
并发性能堪忧：跑工作流的朋友们可能已经发现了，一张显卡跑一个任务还行，但一旦上了两个并发，速度立马“龟速”，几乎不可用。
电费飙升的“惊喜”：更让人哭笑不得的是，跑模型居然能让电费有肉眼可见的上涨。是的，你没看错，AI不仅吃算力，还吃电！那些早早尝试本地部署的家庭用户，可能已经收到了电费账单的“惊喜”。
2. 我的“血泪史”：从ChatGLM 6B开始的本地部署之路
作为一个从2023年就开始尝试本地部署的“老司机”，我也没少踩坑。从ChatGLM 6B开始，我一路摸爬滚打，该吃的亏一个没落下。更惨的是，做不好还会被扣绩效工资。你说我图啥？图的就是那份对技术的执着和追求。
但即便如此，我依然认为，本地部署是我们应该追求的终极目标。为什么？因为只有掌握了本地部署的能力，才能真正掌控自己的数据和模型，不再受制于外部API的“黑箱”。
3. 本地部署 vs 外部API：成本与性能的博弈
然而，理想很丰满，现实很骨感。现在的满血版本地模型，性能也不过如此。而外部API的价格却越来越便宜，从成本角度考虑，本地部署真的划算吗？
成本高企：本地部署不仅需要昂贵的硬件投入，还要承担高昂的电费和维护成本。你以为你省下了API调用费，结果电费和硬件折旧费让你“得不偿失”。
性能瓶颈：即使你有了顶级显卡，本地模型的性能依然无法与云端大模型相媲美。更何况，随着模型规模的增大，硬件需求也会呈指数级增长。
4. 本地部署，还需三思
所以，要不要跑本地模型，真的需要多考量一下。从成本、性能、维护等多个角度来看，现阶段大多数情况下，本地部署不仅省不下一分钱，反而会让你多掏不少。
当然，如果你对数据隐私有极高的要求，或者你就是个技术极客，愿意为“掌控感”付出代价，那本地部署依然是个不错的选择。但如果你只是想要一个高效、低成本的大模型解决方案，外部API可能才是你的最佳选择。