引言

在人工智能 (AI) 的世界里，大型语言模型，例如 GPT（生成式预训练变换器），已成为各种应用的强大工具。然而，企业应谨慎地依赖这些模型。尽管它们提供了准确性和可扩展性，但它们也有局限性。由于训练数据限制，它们可能会给出偏见或错误的答案，并且无法完全理解人类的语境和微妙之处。

本文将探讨自托管 AI 模型的优势。自托管模型为企业提供了更大的 AI 基础设施控制权，从而提升性能、适应性和数据安全。通过在自己的服务器上托管模型，企业可以确保其专有数据处于控制之下，并解决数据安全和隐私问题。

然而，自托管也面临挑战。它需要大量的硬件投资和专业知识来管理和维护基础设施。此外，更新模型以纳入新信息以及防止安全漏洞的责任完全落在企业身上。鉴于 AI 和网络安全的快速发展，这可能是一项艰巨的任务。

总而言之，大型语言模型代表着 AI 的重大进步，并为企业提供了创新和效率提升的潜力。但是，其局限性和微调和自托管的复杂性需要谨慎。企业需要权衡这些强大工具的优势与过度依赖、不准确性和伦理担忧的风险。通过这样做，他们可以利用自托管 AI 模型的潜力，同时最大限度地降低与这些开创性技术相关的风险。

为什么不直接使用云模型？

企业和个人选择自托管 AI 模型有几个原因。其中一个主要原因是数据安全。当使用 OpenAI 等提供商的模型时，输入数据有可能被用作训练材料。通过自托管，企业可以确保其敏感数据处于控制之下，不会被用于训练目的。

提示： 为了避免您的数据被美国 AI 提供商（例如 OpenAI）使用，您应该运行“自托管” AI 模型。 您需要配备 Nvidia GPU 和相应的“torch”设置的服务器。对于 DIY 用户，开源项目 https://ollama.com 非常推荐。 或者，您需要德国的 AI 提供商，例如 https://document-chat.com 或 https://datafortress.cloud 。document-chat.com 还提供按项目划分、有用的共享/团队功能以及更多功能！

另一个重要方面是成本节约。与使用第三方模型所产生的高昂成本相比，自托管模型通常免费或只需要很少的许可费用。这使得自托管模型成为任何规模的企业具有成本效益的选择。

隐私保护是另一个关键因素。通过自托管，企业能够控制其数据并确保其不会被泄露给第三方。这对于遵守严格数据保护规定的行业尤其重要。

总而言之，自托管 AI 模型提供了改进的数据安全、成本节省和隐私保护方面的优势。企业可以完全控制其 AI 基础设施，同时受益于这项强大技术的优势。

我需要什么来运行一个自托管 AI 模型？

运行自托管 AI 模型需要一些特定资源。一个重要组成部分是 Nvidia GPU 服务器，因为 GPU 提供了强大的计算能力以供 AI 模型训练和运行。但需要注意的是，Nvidia GPU 服务器相当昂贵，需要进行相当大的投资。

幸运的是，存在开源项目，如 Ollama，可以简化 AI 模型的托管。Ollama 是一个 GitHub 项目（https://github.com/ollama/ollama），它提供了一种简单易用的自托管模型方式。它提供了工具和资源，以简化和自动化自托管过程。

借助 Ollama 和合适的 Nvidia GPU 服务器，您可以在不承担专用服务器的全部财务负担的情况下运行自己的 AI 模型，并享受自托管的优势。

需要注意的是，运行自托管 AI 模型仍然需要技术专长。拥有机器学习和服务器管理方面的知识，或寻求专业人士帮助设置和维护，会非常有帮助。

借助正确的资源和工具（如 Ollama），您可以运行自己的 AI 模型，并利用自托管的优势，以确保控制权、数据安全和成本节约。

我需要什么样的服务器来运行这些模型？

首先，您应该衡量模型的预期性能。类似于 Github Copilot 的“代码助手”需要较少的资源，可以使用 ~8GB VRAM 的 GPU。对于行为类似 ChatGPT 的更大模型，您至少需要 16GB VRAM。如果希望获得类似 GPT-4 的性能，您需要配置更强大的规格，并考虑至少 64GB VRAM 的 GPU 集群。

以下是一些模型及其所需存储空间的简要概述：