端侧 LLM 推理:何时将 AI 迁出云端
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大多数团队只有在亲身碰壁后,才会发现云端运行 AI 推理的棘手之处:追溯到个人健康信息(PHI)跨越 API 边界的 HIPAA 审计;在预发布环境中表现良好,直到处于不稳定连接环境下的用户反馈“一直在转圈”的延迟数据;或者是每天 10,000 次请求时看似合理,但在 1,000 万次请求时却变成灾难的单次推理 API 账单。设备端推理通常是正确的答案 —— 但团队选择它的原因以及他们遇到的问题,很少与博客文章对比中提到的相同。
这是一个关于该决策的实用指南:本地执行何时优于云端 API、哪些小模型真正具备交付能力,以及在基准测试演示结束后,部署生命周期是什么样的。
