duże modele językowe - Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting https://inero-software.com/pl/tag/duze-modele-jezykowe/ Tworzymy cyfrowe innowacje Mon, 26 May 2025 09:01:23 +0000 pl-PL hourly 1 https://wordpress.org/?v=6.9.1 https://inero-software.com/wp-content/uploads/2018/11/inero-logo-favicon.png duże modele językowe - Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting https://inero-software.com/pl/tag/duze-modele-jezykowe/ 32 32 153509928 Gotowość technologiczna przedsiębiorstwa. Jak określić czy Twoja firma jest gotowa na wdrożenie nowej technologii https://inero-software.com/pl/gotowosc-technologiczna-przedsiebiorstwa-jak-okreslic-czy-twoja-firma-jest-gotowa-na-wdrozenie-nowej-technologii/ Wed, 21 May 2025 11:48:05 +0000 https://inero-software.com/?p=8018 Gotowość technologiczna przedsiębiorstwa to szerokie pojęcie, obejmujące infrastrukturę IT, kompetencje zespołu, dojrzałość procesów biznesowych, gotowość organizacyjną do zmian oraz zgodność z regulacjami prawnymi i politykami bezpieczeństwa.

Artykuł Gotowość technologiczna przedsiębiorstwa. Jak określić czy Twoja firma jest gotowa na wdrożenie nowej technologii pochodzi z serwisu Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting.

]]>

W publikacji „Intelligent Agents in AI Really Can Work Alone. Here’s How.” przygotowanej przez Gartner, autorzy przewidują, że do 2028 roku 33% aplikacji biznesowych będzie wykorzystywać agentyczną sztuczną inteligencję, w porównaniu do mniej niż 1% w roku 2024. Umożliwi to autonomiczne podejmowanie aż 15% codziennych decyzji operacyjnych. Czy Twoja firma jest przygotowana, by z tych zmian skorzystać? 

Gotowość technologiczna przedsiębiorstwa to szerokie pojęcie, obejmujące infrastrukturę IT, kompetencje zespołu, dojrzałość procesów biznesowych, gotowość organizacyjną do zmian oraz zgodność z regulacjami prawnymi i politykami bezpieczeństwa. Jeśli firma planuje wdrożenie systemu klasy ERP, narzędzia do zarządzania tożsamością (IAM) czy rozwiązań opartych o sztuczną inteligencję, potrzebuje solidnej podstawy technicznej i operacyjnej. 

Jak ocenić gotowość technologiczną przedsiębiorstwa?

Aby rzetelnie określić gotowość technologiczną przedsiębiorstwa, warto przeprowadzić ocenę w kilku kluczowych obszarach. Proces ten przypomina audyt, który pozwala odpowiedzieć na pytanie: czy firma jest przygotowana na skuteczne wdrożenie i wykorzystanie nowej technologii.  

Infrastruktura IT

Ocena infrastruktury IT powinna być poprzedzona dokładnym określeniem wymagań nowej technologii. To one definiują, jakie zasoby będą niezbędne – zarówno pod względem wydajności, jak i architektury, bezpieczeństwa czy dostępności. 

Dopiero mając specyfikację technologiczną, można rzetelnie ocenić, czy obecne środowisko IT jest w stanie spełnić te wymagania. Jeśli zastanawiasz nad wprowadzeniem do organizacji narzędzi opartych na sztucznej inteligencji i chcesz wiedzieć dokładnie jakie koszty są związane z wdrożeniem i utrzymaniem dużego modelu językowego, to koniecznie poznaj naszą najnowszą analizę.  

Ile kosztuje wdrożenie i utrzymanie modelu LLM w firmie? Szczegółowa analiza

Zarządzanie i dostępność danych

Ocena zarządzania danymi powinna rozpocząć się od określenia, jakie dane będą wykorzystywane przez wdrażaną technologię, w jakim formacie, z jaką częstotliwością oraz z jakich źródeł. To wymagania systemu definiują, jakie dane są potrzebne i w jakiej formie muszą być dostępne. 

 

Dopiero na tej podstawie można stwierdzić, czy dane w organizacji są gotowe do użycia. Należy zweryfikować, czy istnieją techniczne możliwości pobierania danych ze źródeł (np. API, pliki wymiany danych), czy dane mają ujednoliconą strukturę i czy spełniają minimalne kryteria jakościowe. Brak spójności, duplikaty, niepełne rekordy lub niestrukturalne dane mogą wymagać dodatkowego etapu przetwarzania, zanim zostaną wykorzystane. 

 

Istotna jest również dostępność organizacyjna – dane muszą być dostępne nie tylko technicznie, ale też zgodnie z wewnętrznymi zasadami i przepisami. W przypadku danych wrażliwych należy potwierdzić, że ich udostępnienie jest zgodne z polityką bezpieczeństwa i przepisami takimi jak RODO. 

Jeśli planowana technologia zakłada integrację wielu źródeł, analizę w czasie rzeczywistym lub przetwarzanie dużych wolumenów danych, konieczne może być przygotowanie osobnej warstwy integracyjnej lub reorganizacja sposobu zarządzania danymi w firmie. 

Przygotowanie i szkolenie zespołu

Ocena gotowości zespołu powinna być poprzedzona analizą kompetencji wymaganych do obsługi wdrażanej technologii. W zależności od rodzaju rozwiązania może to obejmować zarówno umiejętności techniczne (np. konfiguracja systemów, analiza danych), jak i operacyjne (np. znajomość procesów, interpretacja wyników działania systemu). 

Dopiero mając zdefiniowany zakres ról i zadań w nowym środowisku, można ocenić, czy zespół posiada odpowiednie kwalifikacje, czy też konieczne będzie uzupełnienie wiedzy. Może to oznaczać przeprowadzenie szkoleń, zaangażowanie zewnętrznych ekspertów lub czasowe wsparcie dostawcy technologii. 

Szczególną uwagę należy zwrócić na osoby odpowiedzialne za utrzymanie i rozwój systemu – to one powinny z wyprzedzeniem poznać jego architekturę, model danych, scenariusze awaryjne oraz sposób zarządzania dostępem. W przeciwnym razie nowa technologia stanie się tzw. „czarną skrzynką”, co zwiększa ryzyko błędów operacyjnych i utrudnia dalsze usprawnienia. 

Przygotowanie zespołu nie powinno być działaniem jednorazowym. Warto zaplanować również działania po wdrożeniu – w tym mentoring, dokumentację wewnętrzną oraz systematyczne rozwijanie kompetencji w obszarach, które technologia będzie wspierać. 

Jak mierzyć gotowość przedsiębiorstwa?

Ocena gotowości technologicznej powinna być traktowana jako proces. Najbardziej efektywnym podejściem jest zaplanowanie roadmapy działań przygotowawczych, a następnie mierzenie postępów w oparciu o jasno określone etapy i kryteria oceny. 

Roadmapa powinna zawierać kluczowe obszary, takie jak: infrastruktura IT, dostępność danych, przygotowanie zespołu, integracja systemów, zarządzanie zmianą i zgodność z regulacjami. Dla każdego z tych obszarów warto określić wymagania docelowe oraz stan obecny. To pozwala nie tylko oszacować poziom gotowości, ale również zidentyfikować konkretne przeszkody i słabe ogniwa, które mogą utrudnić wdrożenie. 

Ocena krok po kroku – na bazie harmonogramu i zadań przypisanych do poszczególnych zespołów – pozwala na bieżąco weryfikować, czy firma przesuwa się w stronę operacyjnej gotowości. Takie podejście minimalizuje ryzyko nieplanowanych opóźnień i kosztów, ponieważ ewentualne problemy są wychwytywane wcześniej, zanim przejdzie się do właściwego etapu wdrożeniowego. 

Gotowość technologiczna nie sprowadza się do jednego wyniku końcowego. To suma wielu elementów – technicznych, organizacyjnych i kompetencyjnych – które powinny być oceniane w kontekście konkretnego wdrożenia i jego wymagań. 

Jak my to robimy

W pracy z klientami przy wdrażaniu nowych aplikacji i systemów zawsze zaczynamy od rozmowy o kontekście biznesowym i rzeczywistych potrzebach organizacji. Nie rekomendujemy gotowych rozwiązań bez analizy – pomagamy zrozumieć, jakie technologie mają szansę realnie usprawnić procesy, a które mogą generować niepotrzebne koszty i komplikacje. 

Bazując na naszych doświadczeniach z projektami IT realizowanymi w różnych branżach, doradzamy krok po kroku: od etapu planowania, przez ocenę gotowości, po właściwe wdrożenie i stabilizację. Dbamy o to, aby technologia była dopasowana do możliwości organizacji i rzeczywiście wspierała jej rozwój operacyjny, a nie stawała się dodatkowym obciążeniem. 

Dobrze zaplanowane wdrożenie to takie, które kończy się nie tylko uruchomieniem aplikacji, ale przede wszystkim osiągnięciem zakładanych efektów biznesowych. 

Artykuł Gotowość technologiczna przedsiębiorstwa. Jak określić czy Twoja firma jest gotowa na wdrożenie nowej technologii pochodzi z serwisu Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting.

]]> 8018 Ile kosztuje wdrożenie i utrzymanie modelu LLM w firmie? Szczegółowa analiza https://inero-software.com/pl/ile-kosztuje-wdrozenie-i-utrzymanie-modelu-llm-w-firmie-szczegolowa-analiza/ Tue, 13 May 2025 09:16:26 +0000 https://inero-software.com/?p=7958 Rozważając wprowadzenie sztucznej inteligencji do firmy, warto wiedzieć, jakie koszty wiążą się z wdrożeniem i utrzymaniem własnego modelu LLM. Wydatki nie sprowadzają się wyłącznie do opłat za wykorzystanie modelu (np. za tokeny w API), ale obejmują szereg czynników – od infrastruktury po bezpieczeństwo. Poniżej omawiamy rodzaje kosztów korzystania z dedykowanych LLM,…

Artykuł Ile kosztuje wdrożenie i utrzymanie modelu LLM w firmie? Szczegółowa analiza pochodzi z serwisu Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting.

]]>

Rozważając wprowadzenie sztucznej inteligencji do firmy, warto wiedzieć, jakie koszty wiążą się z wdrożeniem i utrzymaniem własnego modelu LLM. Wydatki nie sprowadzają się wyłącznie do opłat za wykorzystanie modelu (np. za tokeny w API), ale obejmują szereg czynników – od infrastruktury po bezpieczeństwo. Poniżej omawiamy rodzaje kosztów korzystania z dedykowanych LLM, a także przedstawiamy przykładowe kalkulacje dla popularnych modeli (GPT-4, Claude, Mistral, LLaMA itp.), w tym scenariusze użycia w firmie.  

Coraz więcej firm rozważa wykorzystanie dużych modeli językowych (LLM – Large Language Models) we własnych produktach i procesach. Takie „dedykowane” modele mogą działać jako inteligentni asystenci: odpowiadać na pytania klientów, analizować dokumenty, generować raporty i wiele więcej. Wiecej przeczytasz o tym tutaj.  

 

Rodzaje kosztów przy korzystaniu z LLM

Przed rozpoczęciem wdrożenia warto poznać wszystkie elementy, które składają się na pełny koszt korzystania z dedykowanego modelu.  

Infrastruktura:

Jeśli korzystasz z modeli przez chmurowe API (OpenAI, Anthropic, Google): płacisz wyłącznie za zużyte tokeny. Koszt infrastruktury jest „ukryty” po stronie dostawcy. 

Jeśli z kolei zdecydujesz się na self‑hosting wybranego modelu, np. Mistral, LLaMA, musisz utrzymać serwer GPU (lokalnie lub w chmurze). Przykładowo, wynajęcie instancji z kartą A100 to koszt rzędu  $1 – 2 za godzinę, czyli  $750 do 1 500 na miesiąc przy ciągłym działaniu serwera. Taka inwestycja może obsłużyć wiele zapytań, ale przy małej skali obciążenia może okazać się niewykorzystana. 

Licencje i opłaty za modele

Modele komercyjne wiążą się z opłatami licencyjnymi lub abonamentowymi. Na przykład korzystając z API GPT-4 od OpenAI czy Claude od Anthropic, płacimy za każdy użyty token według cennika dostawcy (szczegóły kosztów za tokeny przedstawiamy w dalszej części).  Z drugiej strony, dostępne są otwartoźródłowe modele jak LLaMA czy Mistral, które można używać za darmo – nie ma opłaty za licencję ani za tokeny. Meta udostępniła np. model LLaMA 2 na licencji pozwalającej firmom na swobodne użycie bez opłat. “Za darmo” nie oznacza jednak braku kosztów – wówczas płacimy za infrastrukturę i prąd potrzebny do ich uruchomienia (jak wspomniano wyżej). Warto też sprawdzić ograniczenia licencyjne: niektóre otwarte modele mogą mieć pewne warunki użytkowania (np. zakaz użycia w określonych branżach). 

Adaptacja i dostosowanie modelu

Aby model LLM dobrze sprawdzał się w konkretnej firmie, często wymaga on dostosowania – np. dodatkowego treningu (fine-tuning) na firmowych danych lub przynajmniej przygotowania odpowiednich promptów (tzw. prompt engineering). Adaptacja może generować znaczące koszty: 

    • Fine-tuning modelu: Trenowanie modelu na własnym zbiorze danych wymaga mocy obliczeniowej (GPU przez wiele godzin) i wiedzy specjalistów. Dla dużych modeli może to kosztować od kilku do kilkudziesięciu tysięcy dolarów, biorąc pod uwagę zarówno opłaty za maszyny, jak i czas pracy ekspertów. Nawet fine-tuning mniejszego modelu (np. GPT-3.5) przez API OpenAI to koszt zużycia setek tysięcy czy milionów tokenów podczas treningu (liczonych również według stawek za token). 
    • Inżynieria promptów: Alternatywą lub uzupełnieniem treningu jest przygotowanie odpowiednich zapytań i instrukcji dla modelu. Choć samo tworzenie promptów nie wymaga płatnych zasobów, to jednak iteracyjne testowanie wielu wersji zapytań też zużywa tokeny (koszt w przypadku modelu w chmurze) i czas pracy zespołu. Można to traktować jako koszt operacyjny lub koszt kompetencji – potrzebny jest czas specjalisty, by zoptymalizować działanie modelu pod nasze potrzeby. 

Koszty operacyjne

Po wdrożeniu modelu dochodzą bieżące koszty operacyjne. Obejmują one monitorowanie działania modelu, utrzymanie wydajności, logowanie wyników, aktualizacje i ewentualne naprawy błędów. Jeśli korzystamy z API, kosztem operacyjnym będzie głównie miesięczny rachunek za wykorzystane tokeny oraz ewentualny abonament za dostęp premium (niektórzy dostawcy oferują plany subskrypcyjne z określonym limitem lub stawkami). Jeśli model jest hostowany lokalnie, do kosztów operacyjnych zaliczamy: 

    • Energie elektryczną zużywaną przez serwery (przy modelach GPU może to być niebagatelna kwota miesięcznie), 
    • Administrację systemem – czas administratorów na utrzymanie serwera, wykonywanie kopii zapasowych, aktualizacje oprogramowania (np. bibliotek AI), 
    • Skalowanie infrastruktury w razie zwiększenia obciążenia – może zajść potrzeba dokupienia dodatkowych maszyn lub instancji chmurowych, co wiąże się z kolejnymi kosztami. 
    • Wysoka dostępność – jeśli asystent LLM ma działać 24/7 bez przerw, być może trzeba zainwestować w redundantne zasoby (zapasowe serwery na wypadek awarii) lub w umowę SLA z dostawcą chmury. 

Kompetencje zespołu

Wdrożenie LLM wymaga odpowiednich kompetencji w zespole IT/Danych. Jeśli w firmie brakuje doświadczenia z AI, może być konieczne przeszkolenie pracowników lub zatrudnienie nowych specjalistów (np. inżyniera ML czy MLOps). To wiąże się z dodatkowymi kosztami rekrutacji lub szkoleń. Alternatywnie, firmy czasem korzystają z konsultantów lub usługodawców zewnętrznych do wdrożenia modelu – co również generuje koszty (najczęściej jednorazowe za projekt wdrożeniowy, ale nierzadko znaczące). Warto uwzględnić też czas poświęcony przez zespół na integrację modelu z istniejącymi systemami (np. połączenie modelu z bazą danych, z aplikacją użytkownika itp.) – jest to koszt czasu pracy, który w małych projektach bywa pomijany, a w praktyce może być istotny. 

Powyższe kategorie pokazują, że całkowity koszt posiadania dedykowanego rozwiązania opartego o LLM to nie tylko opłata za dostęp do modelu. Warto je wszystkie przeanalizować przed podjęciem decyzji. W dalszej części przejdziemy do konkretnych liczb: ile kosztuje pojedyncze zapytanie (prompt) do różnych popularnych modeli oraz ile wyniosłoby utrzymanie prostego asystenta LLM w dwóch przykładowych zastosowaniach biznesowych. 

Koszt jednego zapytania w popularnych modelach LLM

Modele językowe rozliczane są zazwyczaj w oparciu o liczbę tokenów. Token to mały fragment tekstu – może odpowiadać pojedynczemu słowu lub jego części (przykładowo, 1000 tokenów odpowiada mniej więcej 750 słowom ciągłego tekstu). Dostawcy API podają ceny w przeliczeniu na 1 tys. tokenów lub milion tokenów. Poniżej zestawiamy orientacyjne koszty przetworzenia 1000 tokenów dla wybranych, popularnych modeli LLM: 

Porównanie modeli LLM
Model LLM Dostęp / Licencja Koszt za 1000 tokenów Uwagi
GPT-3.5 Turbo (OpenAI) API w chmurze (model chat dostępny np. w ChatGPT) $0,0015 (wejście)
$0,0020 (wyjście)
  • Bardzo niski koszt – 16k tokenów + płatne rozszerzenie do 128k
  • Dobre jakość odpowiedzi
GPT-4 (8k) API w chmurze (OpenAI) $0,08 (wejście)
$0,16 (wyjście)		 Wysoka jakość; wysoki koszt
GPT-4 Turbo (128k) API w chmurze (OpenAI) $0,01 (wejście)
$0,03 (wyjście)
  • Bezpieczny duży kontekst (do 128k tokenów)
  • Tańszy (niewiele droższy niż GPT-4)
Claude Instant v1.2 API w chmurze (Anthropic) $0,0008 (wejście)
$0,0024 (wyjście)
  • Szybki, tańszy model Claude (odpowiednik GPT-3.5)
Claude 2 (100k) API w chmurze (Anthropic) $0,008 (wejście)
$0,024 (wyjście)
  • Wysokiej jakości model od Anthropica; kontekst do 100k tokenów
Mistral 7B Open source (darmowy model) 50 ttoken (opłat za tokeny)
  • Trzeba samodzielnie hostować
  • Alternatywa dla GPT-3.5 – niskie wymagania (można uruchomić nawet <1M tokenów)
LLaMA 2 13B Open source (darmowy model) 50 ttoken (opłat za tokeny)
  • Samodzielny hosting
  • Wymaga mocniejszego sprzętu (np. 2x 24GB GPU) niż 7B, ale nadal dostępny dla wielu firm
LLaMA 2 70B Open source (darmowy model) 50 ttoken (opłat za tokeny)
  • Samodzielny hosting
  • Wymaga kosztownego infrastruktury (np. 8x 80GB GPU)
  • Przy takiej skali koszt może zbliżać się lub nawet kilkukrotnie przekraczać model np. GPT-4

Legenda: jak liczone są koszty tokenów

    • Tokeny wejściowe („wejście”) – to słowa zawarte w zapytaniu użytkownika (prompt).

    • Tokeny wyjściowe („wyjście”) – to słowa wygenerowane przez model w odpowiedzi (completion).

W przypadku większości komercyjnych dostawców, koszt naliczany jest osobno dla wejścia i wyjścia. Przykład:

    • GPT-4 Turbo:

      • 1000 tokenów wejściowych: $0,03

      • 1000 tokenów wyjściowych: $0,06

      • Przy dialogu zawierającym łącznie 1000 tokenów (np. 500 wejścia + 500 wyjścia), koszt to około $0,045.

      • Dla uproszczenia można przyjąć, że interakcja o wielkości 1000 tokenów kosztuje około $0,09.

Dla porównania:

    • GPT-3.5 Turbo – koszt podobnego 1000-tokenowego dialogu to tylko około $0,0035 (czyli 0,35 centa).

    • Modele open-source (np. Mistral, LLaMA) – koszt tokenów wynosi $0, ponieważ modele działają lokalnie. Ponosimy jedynie koszty związane z infrastrukturą (zużycie energii, czas działania serwera itp.).

Otwartoźródłowe modele (Mistral, LLaMA itp.) kuszą brakiem opłat za sam model – można generować dowolne ilości tokenów nie płacąc dostawcy modelu ani centa. Jednakże, aby te modele działały, musimy utrzymywać własną infrastrukturę. Przy niewielkiej skali użycia może się okazać, że koszt wynajmu maszyny na jedno zapytanie będzie nawet wyższy niż zapłata za pojedyncze wywołanie API GPT. Z drugiej strony, przy dużej skali (bardzo wielu zapytaniach dziennie) wykorzystanie open-source może okazać się dużo bardziej opłacalne. Podsumowując, opłacalność zależy od scenariusza użycia, o czym opowiemy w kolejnym punkcie. 

Przykładowe koszty wdrożenia asystenta LLM (100 zapytań dziennie)

Rozważmy teraz praktyczny scenariusz: Twoja firma chce wdrożyć prostego wirtualnego asystenta opartego na LLM, który wykonuje jedno z zadań: 

    • Analiza dokumentów – np. asystent wczytuje oferty lub umowy i wyciąga z nich najważniejsze informacje (klauzule, terminy, kwoty). 
    • Obsługa zapytań klientów – np. asystent odpowiada na maile klientów z pytaniami o ofertę, dostępność produktów, pomoc techniczną itp. 

Załóżmy, że:  

    • asystent będzie obsługiwał około 100 interakcji dziennie  
    • każda interakcja to zapytanie + odpowiedź o łącznej długości ~2000 tokenów (np. 1000 tokenów w pytaniu – odpowiada to mniej więcej 750 słowom lub kilku akapitom tekstu – oraz 1000 tokenów w odpowiedzi, czyli ok. 750 słów wygenerowanej odpowiedzi). Taka długość pokrywa już dosyć złożone zapytanie i obszerną odpowiedź. 
    • miesięcznie nasz asystent przetworzy około 6 milionów tokenów (3000 * 2000 = 6 000 000 tokenów).  

Chcemy porównać koszty miesięczne utrzymania takiego asystenta w zależności od wyboru modelu i sposobu wdrożenia. Pokażemy dwa warianty: 

    • Wariant API (model zamknięty): Korzystamy z komercyjnego modelu poprzez API (np. OpenAI GPT lub Anthropic Claude). Nie utrzymujemy własnych serwerów – płacimy wyłącznie za wykorzystane tokeny według cennika. 
    • Wariant self-hosted (model open-source): Korzystamy z otwartoźródłowego modelu (np. Mistral lub LLaMA) zainstalowanego na naszych serwerach. Płacimy za infrastrukturę potrzebną do obsługi tych ~100 zapytań dziennie (np. wynajem instancji GPU w chmurze lub amortyzacja zakupu sprzętu, plus prąd). 

Zapraszamy na bezpłatne szkolenie dla MŚP

Usługa edukacyjno-szkoleniowa w zakresie automatyzacji procesów integracji i wdrożenia narzędzi AI w ramach Pomorskiego Hubi Innowacji Cyfrowych
Poznaj szczegóły

Poniżej przedstawiamy tabelę porównującą orientacyjne miesięczne koszty dla kilku przykładowych modeli w obu wariantach, przy założeniu 6 mln tokenów miesięcznie: 

Porównanie kosztów miesięcznych LLM
Model (wariant) Szacowany koszt miesięczny Komentarz
GPT-3.5 Turbo (API) ok. $18 (USD)
  • Bardzo niski koszt przy tej jakości.
  • Wyliczenie: ok. $0,0027/1k tok. → $12 za wygenerowanie 4M tok. + $6 za zapytania → $18 miesięcznie orientacyjnie.
GPT-4 (8k) (API) ok. $270
  • Dużo wyższy koszt za lepszą jakość.
  • Wyliczenie: np. 8M tok. → koszt: 8M × $0,08/1k (tok wejści) + $0,16/1k (tok wyjści) → koszt miesięczny $270–$540.
GPT-4 Turbo (128k) (API) ok. $18
  • Niewiele droższy niż zwykły GPT-3.5 dzięki tańszym tokenom wejściowym i wyjściowym.
  • Może mieć nawet lepszą jakość niż GPT-4 (8k).
Claude Instant (API) ok. $20–25
  • Porównywalny z kosztem GPT-3.5.
  • Wyliczenie: ok. $0,0021/1k tok. (wej+wyj) → analogicznie $18–25 za 8 mln tok. (Plus ewentualne opłaty stałe).
Claude 2 (API) ok. $150–200
  • Tańszy od GPT-4, ale wciąż kilkukrotnie droższy niż GPT-3.5.
  • Wyliczenie: $0,032/1k tok. → 8M = ~$192 za 8 mln tok.
Mistral 7B (open source, 1 self-host, 1xGPU) ok. $300
  • Koszt głównie za utrzymanie serwera / GPU.
  • Założenie: instancja na 1x24GB GPU – model generuje ~30–60 tok./s, zużycie 100–150W.
  • Rzeczywisty koszt zależy od lokalizacji i zużycia (prąd + serwer = ~300 zł–400 zł/mies.).
LLaMA 2 70B (open source, self-host, multi-GPU) ok. $1,000+
  • Wysoki koszt związany wymaga dużą mocą GPU.
  • Przy 70B to zazwyczaj instancja na minimum 8x80GB GPU (~10k–12k USD sprzętowo + wysokie zużycie prądu).
  • Wyliczenia zależne od modelu działania (on-prem / cloud / GPU provider).
Lokalny model (np. LLaMA 13B, GPTQ, Mistral 7B – CPU) ok. $300–500
  • Koszt obejmuje eksploatację lokalnego serwera.
  • Model może być wolniejszy niż GPT-3.5, ale za to bezpieczny i prywatny.
  • Dla instancji na CPU (np. 12 rdzeni, 64 GB RAM) koszt miesięczny to głównie energia i obsługa.

Z powyższego porównania można wyciągnąć kilka wniosków: 

Mała skala (100 zapytań/dziennie) sprzyja API

Przy stosunkowo niewielkim obciążeniu, korzystanie z gotowego API (OpenAI, Anthropic) jest bardzo tanie w przypadku tańszych modeli (GPT-3.5, Claude Instant) – mówimy o kilkunastu czy kilkudziesięciu dolarach miesięcznie. Przy użyciu droższych modeli, koszt miesięczny może wzrosnąć do kilkuset dolarów. Gdy zapytań jest mało, własny serwer GPU za $300+ miesięcznie byłby mniej opłacalny. 

Duża skala (wiele tysięcy zapytań) zmienia kalkulację

Jeśli nasz asystent odniesie sukces i skala zapytań wzrośnie np. 10x lub 100x, wtedy comiesięczny rachunek za API mógłby urosnąć do tysięcy czy dziesiątek tysięcy dolarów. W takiej sytuacji inwestycja we własny model open-source zaczyna mieć sens. Przy odpowiednio dużej liczbie zapytań koszt jednostkowy generowania odpowiedzi lokalnie staje się niższy niż koszt w API (bo pełniej wykorzystujemy zakupiony/wynajęty sprzęt). W skrajnym przypadku ogromnej skali można nawet myśleć o trenowaniu własnego modelu od podstaw – ale to już domena największych graczy z bardzo dużymi budżetami. 

Znaczenie przypadku użycia (jakość vs. oszczędność)

 Wybór modelu powinien zależeć nie tylko od kosztu, ale i od wymaganego poziomu odpowiedzi. W scenariuszu analizy dokumentów najbardziej zależy nam na precyzji ekstrakcji informacji. Być może wystarczy tu model tańszy lub open-source, który po odpowiednim dostrojeniu poprawnie wyłuska dane z tekstu. Taki model (np. 7B-13B parametrów) może być znacznie tańszy w użyciu i wystarczający jakościowo. Co więcej, jeśli przetwarzamy wrażliwe dokumenty (np. umowy), lokalne uruchomienie open-source gwarantuje, że treść dokumentów nie opuści naszej firmy, co bywa bezcenne ze względów prawnych. Z drugiej strony, w scenariuszu obsługi zapytań klientów, gdzie liczy się jakość języka, uprzejmość, kontekst – model GPT-4 może znacząco przewyższać prostsze modele w jakości odpowiedzi. Tu firma może zdecydować, że warto zapłacić więcej za lepsze wrażenia klienta.  

Niewidoczne koszty wokół projektu

Zauważmy, że powyższe kalkulacje dotyczą kosztów czysto technologicznych (tokeny lub sprzęt). W praktyce do tego dojdą koszty „miękkie” – czas personelu na przygotowanie wdrożenia, integrację modelu z systemem np. CRM lub bazą wiedzy, testowanie i iteracyjne usprawnianie. Jeśli nasz asystent ma np. pobierać dane z firmowej bazy dokumentów, często dane te trzeba też odpowiednio uporządkować. 

Przykład kosztów: Asystent AI analizujący maile i dokumenty PDF

Przedstawiamy tutaj też koszty naszego asystenta opartego na modelu Gemini od Google, który opisaliśmy tutaj. Jego zadaniem jest automatyczna analiza przychodzących e-maili w celu identyfikacji polis ubezpieczeniowych oraz ekstrakcja kluczowych danych z załączonych dokumentów PDF, takich jak numer polisy, adres ubezpieczonego czy potwierdzenie płatności.  

Średnia liczba tokenów na e-mail: 

 

    • Wejście (input): 3 500 tokenów 
    • Wyjście (output): 220 tokenów  

Analiza 100 maili z załącznikami z użyciem modelu Gemini 2.0 Flash kosztuje zatem około $1.5. 

Podsumowanie

Czy stać nas na własnego „ChatGPT” w firmie? Jak widać, odpowiedź brzmi: to zależy – przede wszystkim od skali użycia i wymagań jakościowych. Kluczem jest wybór modelu i sposóbu wdrożenia adekwatnego do naszych potrzeb. Często praktykuje się podejście iteracyjne – start z tańszym modelem/API, ocena efektów, a następnie ewentualne przejście na mocniejszy model lub własny hosting, gdy projekt się rozwinie. Niezależnie od wyboru, ważne jest świadome planowanie i monitorowanie wszystkich rodzajów kosztów. Mamy nadzieję, że powyższe zestawienie pomoże w podjęciu decyzji i przygotowaniu realnego budżetu na wdrożenie dedykowanego modelu LLM w Waszej organizacji. 

Jeśli rozważasz wdrożenie asystenta w Twojej firmie, warto znaleźć odpowiedzi na poniższe pytania: 

    • Czy potrzebuję wysokiej jakości odpowiedzi (GPT-4), czy wystarczy przybliżona (Claude Haiku, Gemini Flash)? 
    • Czy przetwarzam dane wrażliwe (np. dokumenty klientów)? 
    • Czy mam zespół IT zdolny hostować własny model? 
    • Jaka jest spodziewana liczba zapytań dziennie/miesięcznie? 
    • Czy opłaca mi się własna infrastruktura, czy lepiej płacić za API? 

Dla małych i średnich zastosowań, koszty korzystania z dedykowanego modelu LLM mogą być całkiem przystępne. Dzięki usługom chmurowym można zacząć od kilkunastu dolarów miesięcznie za model pokroju GPT-3.5 czy Claude Instant, co jest świetnym sposobem na eksperymenty i pierwsze prototypy. Jeśli potrzebujemy najwyższej jakości, dostępnej np. w GPT-4, musimy liczyć się z wyższą ceną, ale nawet kilkaset dolarów miesięcznie może być uzasadnione, jeśli wartość dodana dla biznesu jest istotna (np. automatyzacja oszczędzająca wiele godzin pracy ludzi). 

Z drugiej strony, dla dużych firm planujących intensywne użycie AI, koszty mogą rosnąć wykładniczo – wtedy warto rozważyć opcje open-source i większe inwestycje we własną infrastrukturę. Otwarte modele jak LLaMA czy Mistral dają wolność od opłat za każdy token, ale przenoszą ciężar kosztów na sprzęt i zespół. Opłacą się, gdy mamy odpowiednią skalę lub priorytetem jest pełna kontrola nad danymi. 

Chcesz wprowadzić narzędzia AI do swojej firmy?

Oferujemy kompleksowe wsparcie technologiczne w zakresie sztucznej inteligencji i agentów AI. Opisz nam swój pomysł!
Napisz do nas

Artykuł Ile kosztuje wdrożenie i utrzymanie modelu LLM w firmie? Szczegółowa analiza pochodzi z serwisu Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting.

]]> 7958 Chatbot, agent czy asystent AI? Sprawdź, które rozwiązanie najlepiej sprawdzi się w Twoim biznesie https://inero-software.com/pl/chatbot-agent-czy-asystent-ai-sprawdz-ktore-rozwiazanie-najlepiej-sprawdzi-sie-w-twoim-biznesie/ Thu, 08 May 2025 09:05:10 +0000 https://inero-software.com/?p=7934 Sztuczna inteligencja i duże modele językowe to hasła, które wymieniane są w niemal każdej branży. Wiele firm zastanawia się, jak korzystać z nich bezpiecznie oraz jakie rozwiązanie będzie dla nich najbardziej efektywne. Możliwości jest wiele i często trudno je odróżnić. W tym tekście podzieliliśmy je w łatwy do zrozumienia sposób.

Artykuł Chatbot, agent czy asystent AI? Sprawdź, które rozwiązanie najlepiej sprawdzi się w Twoim biznesie pochodzi z serwisu Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting.

]]>

Sztuczna inteligencja i duże modele językowe to hasła, które wymieniane są w niemal każdej branży. Wiele firm zastanawia się, jak korzystać z nich bezpiecznie oraz jakie rozwiązanie będzie dla nich najbardziej efektywne. Możliwości jest wiele i często trudno je odróżnić. W tym tekście podzieliliśmy je w łatwy do zrozumienia sposób.  

AI może działać w firmach jako chatbot, asystent, agent wykonujący złożone zadania, narzędzie do analizy danych, system generujący treści czy silnik wyszukiwania wiedzy. Jak wybrać rozwiązanie, które będzie optymalnie dopasowane do potrzeb pracowników? Warto poznać charakterystykę każdego z nich.  

Chatbot – odpowiada na pytania, wyjaśnia i przyjmuje zgłoszenia

To najczęściej spotykana forma wykorzystania AI w obszarach takich jak obsługa klienta czy sprzedaż. Chatbot AI oparty na dużym modelu językowym, takim jak np. ChatGPT, potrafi prowadzić naturalną rozmowę, rozumieć kontekst zapytań i udzielać trafnych odpowiedzi – całodobowo, w wielu językach i bez udziału człowieka. 

 

Rozwiązania tego typu są najczęściej wdrażane na stronach internetowych, w komunikatorach (Messenger, WhatsApp) lub w systemach helpdesk, gdzie pomagają w obsłudze zapytań, śledzeniu zamówień czy udzielaniu informacji o produktach. Dzięki temu znacząco automatyzują obsługę klienta, redukują koszty operacyjne i podnoszą ocenę satysfakcji klienta. 

 

Na potrzeby tego artykułu przyjmujemy, że chatbot to przede wszystkim interfejs AI skierowany do użytkowników zewnętrznych, czyli działa „na zewnątrz firmy”. Taka definicja odróżnia go od agentów AI, które pełnią bardziej złożone funkcje w ramach procesów wewnętrznych – integrując się z systemami, bazami danych czy API. 

https://www.incone60.eu/seastat

 

Agent AI – narzędzie zaprojektowane do realizacji konkretnych zadań

W przeciwieństwie do chatbota, który prowadzi rozmowę z użytkownikiem zewnętrznym, agent AI działa wewnątrz organizacji i wspiera pracowników w automatyzacji konkretnych procesów biznesowych. Taki agent nie jest uniwersalnym narzędziem – tworzy się go z myślą o jasno określonym celu, np. przetwarzaniu dokumentów, analizie danych czy integracji z systemami ERP. 

 

Dzięki dużym modelom językowym, takim jak Gemini czy Claude, agent AI potrafi analizować kontekst, podejmować decyzje i uruchamiać konkretne działania – bez udziału człowieka. Może działać w tle, przetwarzać dane z wielu źródeł, zarządzać plikami czy obsługiwać skrzynkę mailową. 

 

Każdy Agent AI powstaje na miarę potrzeb danej firmy i jej specyficznych zadań. Tylko wtedy jego działanie jest realnym wsparciem, a nie kolejnym ogólnym narzędziem.  Chcesz zobaczyć, jak wygląda takie rozwiązanie w praktyce? 

Poznaj case study: Agent AI dla firmy spedycyjnej – opisujemy w nim, jak zbudowaliśmy agenta, zintegrowanego ze skrzynką email.  

 

Zobacz także: Optymalizacja procesów back – office, dzięki wdrożeniu agenta AI. Praktyczny przykład 

Asystent AI – wspiera użytkownika w codziennej pracy, działając kontekstowo i „w tle”

W przeciwieństwie do chatbota, który odpowiada na pytania oraz agenta, który automatyzuje zdefiniowany proces, asystent AI to narzędzie towarzyszące pracownikowi na bieżąco – rozumie kontekst, podpowiada następne kroki i ułatwia wykonywanie zadań w znanych aplikacjach. 

 

Najczęściej jest zintegrowany z konkretnym środowiskiem pracy, takim jak edytor tekstu, arkusz kalkulacyjny, CRM czy narzędzie do zarządzania projektami. Asystent nie zastępuje użytkownika – ale aktywnie wspiera go w podejmowaniu decyzji, pisaniu, analizowaniu danych czy planowaniu. 

 

Asystenci AI, tacy jak GitHub Copilot, Notion AI czy asystent Google w Workspace, są przykładem tego, jak technologia może realnie zwiększać produktywność zespołów i skracać czas potrzebny na rutynowe zadania. Z punktu widzenia firmy, dobrze zaprojektowany asystent może poprawić jakość pracy, ograniczyć błędy i ułatwić onboarding nowych pracowników 

Jak jeszcze można wykorzystać duże modele językowe w biznesie?

Możliwości nie kończą się na chatbotach, asystentach czy agentach. Modele te mogą pełnić także wyspecjalizowane role, wspierając konkretne zadania, np. przetwarzanie dokumentów, analizę danych czy tworzenie treści. Coraz częściej są wykorzystywane do automatycznego podsumowywania raportów, wyciągania informacji z nieustrukturyzowanych źródeł (takich jak e-maile, PDF-y czy zeskanowane formularze) lub odpowiadania na pytania zadawane w języku naturalnym, na podstawie firmowej dokumentacji.  

 

LLMy mogą także wspierać zespoły marketingowe, generując propozycje tekstów reklamowych, opisów produktów czy komunikatów sprzedażowych, zgodnych ze stylem firmy. W działach analitycznych umożliwiają szybszy dostęp do danych – potrafią generować zapytania do baz danych, interpretować wyniki i prezentować wnioski w sposób zrozumiały dla osób nietechnicznych. Takie zastosowania często nie wymagają tworzenia nowego narzędzia, lecz polegają na integracji modelu AI z już istniejącym systemem w firmie. Dzięki temu technologia wspiera konkretne działania – dokładnie tam, gdzie jest potrzebna. 

Modele AI a bezpieczeństwo i przetwarzanie danych

Właściciele i managerowie wciąż zachowawczo podchodzą do wdrażania narzędzi AI, ponieważ nie wiedzą, jak zapewnić bezpieczeństwo i poufność przetwarzanych danych. Przyjrzeliśmy się tym obszarom w naszych poprzednich publikacjach, które warto poznać.  

 

W tekście „Jak platformy AI korzystają z Twoich danych? Przegląd obowiązujących zasad” opisaliśmy zasady, dotyczące prywatności danych i trenowania modeli stosowane przez najpopularniejsze platformy AI, takie jak OpenAI, Google Gemini, Azure OpenAI od Microsoftu oraz Claude firmy Anthropic. 

 

Z kolei dla osób, które rozważają wdrożenie lokalne polecamy blog: „Lokalne LLM-y: testujemy lekkie modele do przetwarzania dokumentów”.   Przyjrzeliśmy się w nim kilku najlepszym otwartoźródłowym lekkim modelom LLM oraz sposobom ich uruchamiania na lokalnym komputerze z systemem Windows, jak i z ograniczoną kartą graficzną (GPU). 

 

Wybór odpowiedniego narzędzia AI w firmie zależy przede wszystkim od celu, jaki ma ono realizować. Chatbot sprawdzi się tam, gdzie liczy się szybka i dostępna obsługa klienta. Agent AI pozwoli zautomatyzować powtarzalne procesy wewnętrzne i usprawnić przepływ informacji między systemami. Asystent AI będzie codziennym wsparciem pracownika – podpowie, podsumuje, przygotuje dane do dalszej pracy. 

 

Duże modele językowe dają też możliwość integracji z istniejącymi procesami – bez konieczności budowania dedykowanego narzędzia od zera. Wdrożenie technologii opartej na AI wymaga jednak przemyślanej decyzji – zarówno pod kątem efektywności, jak i bezpieczeństwa przetwarzania danych. Jeśli chcesz wdrożyć AI w swojej firmie i szukasz doświadczonego partnera, który przeprowadzi Cię przez ten proces, skontaktuj się z nami.  

Wprowadz AI do swojej firmy

Zapewniamy profesjonalne doradztwo i kompleksowe wdrożenie narzędzi opartych na dużych modelach językowych.
Skontaktuj się z nami

Artykuł Chatbot, agent czy asystent AI? Sprawdź, które rozwiązanie najlepiej sprawdzi się w Twoim biznesie pochodzi z serwisu Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting.

]]> 7934 Jak platformy AI korzystają z Twoich danych? Przegląd obowiązujących zasad https://inero-software.com/pl/jak-platformy-ai-korzystaja-z-twoich-danych/ Wed, 30 Apr 2025 12:10:39 +0000 https://inero-software.com/?p=7915 W tym artykule przedstawiamy zasady, dotyczące prywatności danych, obowiązujące w czołowych platformach AI.

Artykuł Jak platformy AI korzystają z Twoich danych? Przegląd obowiązujących zasad pochodzi z serwisu Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting.

]]>

Zastanawiałeś się kiedyś, co dzieje się z Twoimi danymi, gdy korzystasz z chmurowych platform AI, albo czy informacje, które podajesz są wykorzystywane do trenowania przyszłych modeli? W tym artykule przedstawiamy zasady, dotyczące prywatności danych, obowiązujące w czołowych platformach AI. Dowiesz się także, co zrobić, aby Twoje dane nie były wykorzystywane do trenowania dużych modeli językowych (LLM).

Najwięksi dostawcy chmurowych usług AI stają się coraz bardziej transparentni w kwestii wykorzystywania danych – zwłaszcza w kontekście trenowania modeli. Choć większość platform, szczególnie tych oferujących usługi na poziomie korporacyjnym, domyślnie nie wykorzystuje Twoich danych wejściowych i wyjściowych do treningu, to szczegóły zapisane drobnym drukiem mają znaczenie. Zrozumienie, w jaki sposób te usługi przetwarzają dane – oraz jak możesz zachować nad nimi kontrolę – jest kluczowe.

Z tego bloga dowiesz się jakie zasady, dotyczące prywatności danych i trenowania modeli stosują najpopularniejsze platformy AI, takie jak OpenAI, Google Gemini, Azure OpenAI od Microsoftu oraz Claude firmy Anthropic. Z tekstu dowiesz się między innymi:

    • w jaki sposób platformy AI wykorzystują Twoje dane i czy są one domyślnie używane do trenowania modeli

    • jak, w razie potrzeby, uniemożliwić wykorzystywanie swoich danych przez AI (opcja opt-out)

    • gdzie przechowywane są Twoje dane (tzw. lokalizacja danych)

    • jakie środki zgodności z przepisami, takimi jak RODO, mają zastosowanie

Wdrażanie AI to nie tylko kwestia tworzenia promptów czy wydajności modeli. To również świadomość, gdzie trafiają Twoje dane – i jak zadbać o to, by pozostały pod Twoją kontrolą.

 

Oto, co warto wiedzieć:

OpenAI – Wykorzystanie danych i prywatność

OpenAI traktuje Twoje dane w różny sposób, w zależności od tego, jak korzystasz z jego usług:

 

Aplikacja ChatGPT (wersja webowa/mobilna)

 

Gdy prowadzisz rozmowy z ChatGPT, Twoje konwersacje mogą być wykorzystywane do trenowania modeli AI – chyba że ręcznie zrezygnujesz z tego (opt-out).
Aby zapobiec wykorzystywaniu Twoich danych:

    • Przejdź do Ustawienia → Kontrola danych → Ulepszanie modelu dla wszystkich i wyłącz tę opcję.
    • Nawet po rezygnacji (opt-out), OpenAI przechowuje rozmowy przez 30 dni w celu monitorowania nadużyć, a następnie je usuwa.

OpenAI API i ChatGPT Enterprise

Jeśli jesteś deweloperem lub firmą korzystającą z API OpenAI albo ChatGPT Enterprise, nie musisz rezygnować z udziału w trenowaniu modeli – domyślnie OpenAI nie wykorzystuje danych z API ani z wersji Enterprise do tego celu, a Twoje dane pozostają prywatne. Nie musisz podejmować żadnych dodatkowych działań – ochrona danych jest włączona automatycznie. Możesz zdecydować się na udostępnienie danych w celu ulepszania modeli, ale tylko jeśli tego chcesz.

Lokalizacja danych

Serwery OpenAI znajdują się głównie w Stanach Zjednoczonych i obecnie – jeśli korzystasz bezpośrednio z API – nie masz możliwości wyboru, gdzie Twoje dane są przechowywane. Oznacza to, że dane są przetwarzane w infrastrukturze OpenAI – objętej solidnymi zabezpieczeniami, ale niekoniecznie zlokalizowanej w Twoim kraju.

 

Są jednak postępy dla użytkowników biznesowych. OpenAI niedawno wprowadziło opcję dla wybranych klientów API w wersji Enterprise, która umożliwia przechowywanie danych w Europie – pod warunkiem zawarcia odpowiedniej umowy.

 

Jeśli lokalizacja danych ma dla Twojej firmy istotne znaczenie – np. ze względu na RODO lub wewnętrzne wymogi zgodności – warto rozważyć korzystanie z Azure OpenAI. W tym wariancie modele OpenAI są uruchamiane w chmurze Microsoftu, a Ty możesz wybrać konkretny region, np. Europę Zachodnią lub Azję, zapewniając, że dane będą przetwarzane i przechowywane wyłącznie w wybranej lokalizacji.

 

Więcej o Azure przeczytasz w kolejnej części – ale w skrócie: OpenAI zapewnia bezpieczne przetwarzanie danych, jednak jeśli zależy Ci na pełnej kontroli nad ich lokalizacją, lepszym wyborem może być chmurowy partner, taki jak Azure.

Gemini – Podejście Google do Twoich danych

Google rozwija generatywną sztuczną inteligencję m.in. poprzez model Gemini – nowej generacji rozwiązanie, które zasila produkty takie jak chatbot Google Gemini oraz różne usługi AI dostępne w Google Cloud. Oto jak Google podchodzi do kwestii Twoich danych:

Aplikacja Gemini

Domyślnie Google zapisuje historię czatów z Gemini na Twoim koncie (podobnie jak historię wyszukiwania) i może wykorzystywać te dane do ulepszania swoich usług. Użytkownik ma jednak możliwość zarządzania tym ustawieniem za pomocą funkcji „Gemini Activity”.

Aby to skonfigurować:

    • Przejdź do ustawień Gemini Activity,
    • Wstrzymaj Gemini Activity, aby zatrzymać zapisywanie rozmów i uniemożliwić ich wykorzystanie jako źródła danych do trenowania modeli AI.
    • Możesz także usunąć dotychczasową historię konwersacji.

Wyłączenie Aktywności Gemini oznacza, że nowe rozmowy nie będą wykorzystywane do ulepszania usług opartych na uczeniu maszynowym ani przeglądane przez członków zespołu Google – chyba że samodzielnie prześlesz je jako opinię. Daje to zwykłym użytkownikom możliwość rezygnacji z udziału w trenowaniu modeli, podobnie jak opcja opt-out dostępna w ChatGPT.

Aby zatrzymać zapisywanie rozmów, przejdź do zakładki Activity i wyłącz opcję Gemini Apps Activity. Możesz również usunąć wcześniejsze konwersacje.

API i Vertex AI

Jeśli korzystasz z platformy Vertex AI w Google Cloud:

    • Twoje prompty i odpowiedzi nie są wykorzystywane do trenowania modeli AI bez Twojej wyraźnej zgody.
    • Dane mogą być tymczasowo buforowane (do 24 godzin) w celu poprawy wydajności, ale pozostają w wybranym przez Ciebie regionie geograficznym.
    • Firmy mogą zdecydować się na politykę braku retencji danych (zero-retention), aby zapewnić maksymalny poziom prywatności.
Lokalizacja danych

Lokalizacja danych to mocna strona Google – możesz samodzielnie wybrać region geograficzny, w którym działa Twoja usługa AI (np. centra danych w UE lub USA), a Google będzie przetwarzać i przechowywać dane właśnie w tym regionie, spełniając wymagania dotyczące lokalizacji danych.

Microsoft Azure OpenAI - Domyślna ochrona prywatności danych

Zasady trenowania modelu

Usługa Azure OpenAI firmy Microsoft umożliwia firmom korzystanie z modeli OpenAI za pośrednictwem zaufanej platformy chmurowej Azure. Prywatność jest tutaj jednym z głównych atutów. Microsoft wyraźnie zaznacza: wszelkie dane przesyłane do Azure OpenAI nie są wykorzystywane do trenowania modeli ani do ulepszania usług Microsoftu czy OpenAI.

 

Usługa Azure OpenAI w praktyce hostuje modele OpenAI (GPT-4, GPT-3.5 itd.) w infrastrukturze chmurowej Microsoft Azure. Microsoft zaprojektował tę usługę specjalnie z myślą o przedsiębiorstwach, które wymagają silnych mechanizmów ochrony prywatności. Do kluczowych elementów należą:

    • Wszelkie dane wprowadzone do usługi Azure OpenAI – takie jak prompty, odpowiedzi modeli (completions), osadzenia (embeddings) czy dane do fine-tuningu – nie są wykorzystywane do trenowania modeli AI.

    • Twoje dane wejściowe i wyjściowe „nie są dostępne dla innych klientów, nie są udostępniane OpenAI i nie są wykorzystywane do ulepszania modeli OpenAI”.

    • Microsoft przechowuje dane jedynie w zakresie niezbędnym do świadczenia usługi i monitorowania nadużyć. Domyślnie prompty i odpowiedzi są przechowywane tymczasowo (do 30 dni) wyłącznie w celu wykrywania nadużyć, po czym są usuwane.

      Jeśli nawet to tymczasowe przechowywanie stanowi problem (np. w przypadku danych o wysokiej wrażliwości), Microsoft oferuje procedurę zwaną „modified abuse monitoring”, która umożliwia całkowite pominięcie 30-dniowego przechowywania. Oznacza to, że żadne prompty nie są w ogóle zapisywane. Zazwyczaj wymaga to zatwierdzenia, ale jest to możliwe w scenariuszach o podwyższonym poziomie bezpieczeństwa.

Lokalizacja danych

Ponieważ usługa działa w środowisku Azure, możesz łatwo wybrać region i spełnić wymagania dotyczące lokalizacji danych. Podczas konfigurowania Azure OpenAI wybierasz region, w którym zostanie wdrożona usługa (np. Wschodnie USA, Europa Zachodnia, Azja Południowo-Wschodnia itd.). Całe przetwarzanie i przechowywanie danych na potrzeby wnioskowania (inference) odbywa się w wybranym regionie lub w jego granicach geograficznych.

Oznacza to, że jeśli wdrożysz usługę w Europie Zachodniej, Twoje dane nie opuszczą Europy – co ma kluczowe znaczenie dla zgodności z RODO. Sama platforma Azure spełnia szereg standardów zgodności (takich jak SOC 2, ISO 27001 itp.), a certyfikacje te obejmują również usługę Azure OpenAI jako część oferty Azure.

Anthropic (Claude) – Asystent AI z priorytetem prywatności

Zasady trenowania modelu

Anthropic, firma stojąca za asystentem AI Claude (Claude 2 i nowsze wersje), od początku kładzie duży nacisk na podejście zorientowane na prywatność. Stosuje model działania oparty na zgodzie użytkownika (opt-in):

    • Domyślnie Anthropic nie wykorzystuje Twoich rozmów ani danych do trenowania swoich modeli. Dotyczy to zarówno oferty komercyjnej (Claude for Work, Anthropic API), jak i produktów konsumenckich (Claude Free, Claude Pro) – Twoje prompty oraz odpowiedzi Claude’a nie są automatycznie używane do trenowania modeli.

    • Dane są wykorzystywane wyłącznie wtedy, gdy świadomie wyrazisz na to zgodę – na przykład przesyłając opinię. Jeśli klikniesz ikonę kciuka w górę lub w dół w interfejsie Claude’a albo prześlesz dane przez kanał feedbacku, oznacza to, że wyrażasz zgodę: „you can learn from this”. 

Dla klientów biznesowych Anthropic oferuje rozwiązania Claude Team/Enterprise, które nie tylko gwarantują, że dane nie są wykorzystywane do trenowania modeli, ale także udostępniają funkcje kontroli administracyjnej. Jedną z nich są niestandardowe ustawienia dotyczące retencji danych.

Domyślnie systemy Anthropic mogą przechowywać dane wejściowe i wyjściowe bezterminowo na potrzeby konta (ale nie do trenowania modeli). Jednak administratorzy usługi Claude Enterprise mogą ustawić własną politykę retencji – na przykład usuwanie wszystkich danych rozmów po 30, 60 dniach itd., przy czym aktualne minimum to 30 dni.

Takie mechanizmy kontroli mają na celu wspieranie zgodności z przepisami takimi jak RODO.

Lokalizacja danych

Anthropic to stosunkowo nowy gracz na rynku, i obecnie – korzystając bezpośrednio z ich API – nie masz możliwości jawnego wyboru regionu przechowywania danych. Najprawdopodobniej dane są hostowane w USA przez Anthropic lub za pośrednictwem dostawców chmurowych, takich jak AWS, w regionie amerykańskim.

Jednak modele Anthropic są również dostępne za pośrednictwem partnerów, co może pomóc w spełnieniu wymagań dotyczących lokalizacji danych. Przykładowo, Claude firmy Anthropic jest oferowany przez usługę Amazon Bedrock (AI-as-a-service od AWS) oraz przez Google Cloud Vertex AI. Korzystając z Claude’a za pośrednictwem jednej z tych platform, możesz skorzystać z możliwości wyboru regionu oferowanych przez AWS lub Google.

Podsumowanie

Zrozumienie praktyk związanych z gromadzeniem danych przez dostawców dużych modeli językowych (LLM) ma kluczowe znaczenie dla zgodności z przepisami, zaufania klientów oraz ładu informacyjnego w organizacji. Niezależnie od tego, czy priorytetem jest zgodność z regulacjami, transparentność wobec klientów czy wewnętrzne zarządzanie danymi – poniższe informacje pomogą w podjęciu świadomych decyzji. Wybieraj dostawców, którzy są zgodni z Twoimi standardami prywatności – i zawsze weryfikuj ustawienia swoich usług.

Oto porównanie najważniejszych platform:

Dostawca Domyślne trenowanie na danych Ustawienia w aplikacji webowej Opcje lokalizacji danych Zgodność z RODO/CCPA Polityka prywatności
OpenAI Nie (API) Dostępna opcja opt-out Nie (chyba że przez Azure Microsoft) Tak Prywatność konsumencka
Google Nie (Cloud + Gemini) Brak trenowania domyślnie Szeroka kontrola regionalna Tak Prywatność korporacyjna, Prywatność Gemini, Vertex AI
Azure Nie Nie dotyczy Pełna kontrola regionalna Tak Prywatność Azure i OpenAI
Anthropic Nie Brak trenowania domyślnie Nie (chyba że przez partnerów) Tak Użytkownicy API, Użytkownicy Claude.ai

Dla maksymalnej prywatności i pełnej kontroli alternatywą pozostaje lokalne wdrożenie modeli (on-premises). Pozwala to całkowicie wyeliminować obawy związane z przechowywaniem danych w chmurze. Więcej na temat lokalnego wdrażania przeczytasz tutaj.

Chcesz porozmawiać o agentach AI?

Planujesz wdrożyć narzędzia AI? Z nami zrobisz to jak należy.
Napisz do nas

Artykuł Jak platformy AI korzystają z Twoich danych? Przegląd obowiązujących zasad pochodzi z serwisu Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting.

]]> 7915 Lokalne wdrażanie modeli LLM: przewodnik po Ollama i LM Studio https://inero-software.com/pl/lokalne-wdrazanie-modeli-llm-przewodnik-po-ollama-i-lm-studio/ Fri, 04 Apr 2025 10:40:41 +0000 https://inero-software.com/?p=7715 W tym przewodniku przyjrzymy się dwóm zaawansowanym narzędziom, które umożliwiają lokalne uruchamianie modeli: Ollama i LM Studio. Przejdziemy przez proces instalacji, omówimy sposób ich użycia oraz możliwości dostosowania, pomagając Ci wybrać najlepsze rozwiązanie dopasowane do Twoich potrzeb.

Artykuł Lokalne wdrażanie modeli LLM: przewodnik po Ollama i LM Studio pochodzi z serwisu Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting.

]]>

Lokalne wdrażanie dużych modeli językowych (LLM) staje się coraz bardziej popularne wśród programistów, entuzjastów technologii oraz specjalistów z branż takich jak ubezpieczenia czy transport. W przeciwieństwie do rozwiązań opartych na chmurze, lokalne wdrażanie LLM-ów zapewnia większą prywatność, dostępność offline oraz pełną kontrolę nad optymalizacją zasobów i wydajnością działania modelu.

Uruchamianie modeli takich jak Llama 2 czy Mistral bezpośrednio na własnym sprzęcie oznacza, że dane pozostają na Twoim urządzeniu — co jest idealnym rozwiązaniem w przypadku zadań wymagających wysokiego poziomu prywatności, takich jak przetwarzanie dokumentów ubezpieczeniowych czy praca z zastrzeżonymi danymi transportowymi. Przy okazji nie ponosisz stałych kosztów związanych z API, a wydajność zależy wyłącznie od Twojego systemu. Niezależnie od tego, czy tworzysz własnego chatbota, agenta, asystenta programistycznego opartego na AI, czy analizujesz dokumenty offline — lokalne wdrożenie daje Ci swobodę eksperymentowania i wprowadzania innowacji bez konieczności polegania na zewnętrznych usługach.

W tym przewodniku przyjrzymy się dwóm zaawansowanym narzędziom, które umożliwiają lokalne uruchamianie modeli: Ollama i LM Studio. Przejdziemy przez proces instalacji, omówimy sposób ich użycia oraz możliwości dostosowania, pomagając Ci wybrać najlepsze rozwiązanie dopasowane do Twoich potrzeb.

Pierwsze kroki z Ollama (narzędzie CLI)

Ollama to wydajne, otwartoźródłowe narzędzie konsolowe do lokalnego uruchamiania modeli LLM. Działa jako menedżer modeli i środowisko wykonawcze, ułatwiając pobieranie i uruchamianie modeli open source (takich jak Llama 2, Mistral, CodeLlama itp.) bezpośrednio na Twoim komputerze. Ollama jest dostępna dla systemów macOS, Linux i Windows, a dodatkowo oferuje lokalne API REST do integracji z aplikacjami.

  1. Zainstaluj Ollama na swoim systemie: Pobierz instalator dla swojego systemu operacyjnego ze strony internetowej Ollama lub skorzystaj z menedżera pakietów.

W systemie Windows pobierz plik OllamaSetup.exe ze strony internetowej i uruchom go.
W systemie Linux możesz zainstalować Ollama za pomocą jednej komendy:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh 

Po zakończeniu instalacji otwórz terminal (lub wiersz poleceń w systemie Windows) i sprawdź, czy Ollama zostało poprawnie zainstalowane, wyświetlając jego wersję:

ollama --version 

Powinno to wyświetlić zainstalowaną wersję Ollama, co potwierdzi, że narzędzie jest gotowe do użycia, np.:

ollama version is 0.6.2 

  1. Pobierz model LLM („ściągnij” model): Ollama zawiera wbudowaną bibliotekę modeli. Możesz przeszukiwać katalog dostępny na stronie internetowej lub po prostu pobrać znany model, podając jego nazwę.
    Na przykład, aby pobrać model Llama 2 Chat (7B), użyj polecenia:

ollama pull llama2:7b-chat 

To polecenie pobiera na Twój komputer pliki modelu (może to chwilę potrwać, ponieważ mają one zazwyczaj kilka gigabajtów). Model wystarczy pobrać tylko raz — zostaje zapisany lokalnie. W razie potrzeby możesz wyświetlić listę wszystkich pobranych modeli za pomocą polecenia ollama list.

  1. Uruchom model lokalnie: Po pobraniu możesz uruchomić model za pomocą polecenia ollama run. Spowoduje to uruchomienie interaktywnej sesji, w której możesz wpisywać zapytania i otrzymywać odpowiedzi. Na przykład:

ollama run llama2:7b-chat >>> What is the capital city of Poland? 

Po uruchomieniu powyższego polecenia Ollama załaduje model, a na ekranie pojawi się znak >>>. Możesz wtedy wpisywać pytania lub polecenia. Model (w tym przypadku Llama 2 7B Chat) będzie generował odpowiedź na każde zapytanie. Na przykład możesz zapytać: „What is the capital of France?” i otrzymać odpowiedź: „Paris is the capital of France.” wyświetloną w terminalu.

Przy pierwszym uruchomieniu inicjalizacja modelu może chwilę potrwać, ale kolejne zapytania są obsługiwane szybciej, bez ponownego ładowania modelu.

Wskazówka: Możesz też przekazać jednorazowe zapytanie bezpośrednio w poleceniu, np. ollama run llama2:7b "What is the capital city of Poland?" spowoduje wygenerowanie jednej odpowiedzi i powrót do powłoki systemowej.

Możesz także uruchomić Ollama jako serwer w tle za pomocą polecenia ollama serve. Umożliwia to korzystanie z API REST dostępnego pod adresem localhost:11434, które deweloperzy mogą wykorzystać do integracji modelu z aplikacjami za pomocą zapytań HTTP. Możesz zadawać pytania modelowi, wysyłając zapytania POST, na przykład:

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{ 
  "model": "llama2:7b-chat", 
  "prompt": "What is the capital city of Poland?" 
}' 

API zwraca odpowiedź w postaci obiektów JSON, w miarę jak model stopniowo ją generuje. Każdy obiekt zawiera fragment tekstu (ang. chunk).
​

{ 
    "model": "llama2:7b-chat", 
    "created_at": "2025-04-02T15:19:17.1569954Z", 
 
    "response": "The", 
    "done": false 
} 
{ 
    "model": "llama2:7b-chat", 
    "created_at": "2025-04-02T15:19:17.268992Z", 
    "response": " capital", 
    "done": false 
} 
{ 
    "model": "llama2:7b-chat", 
    "created_at": "2025-04-02T15:19:17.3796491Z", 
    "response": " city", 
    "done": false 
} 
... 
{ 
    "model": "llama2:7b-chat", 
    "created_at": "2025-04-02T15:19:21.3106413Z", 
    "response": " Warszawa", 
    "done": false 
} 
{ 
    "model": "llama2:7b-chat", 
    "created_at": "2025-04-02T15:19:21.4619772Z", 
    "response": ").", 
    "done": false 
} 
{ 
    "model": "llama2:7b-chat", 
    "created_at": "2025-04-02T15:19:21.6296267Z", 
    "response": "", 
    "done": true, 
    "done_reason": "stop", 
    "total_duration": 5337417000, 
    "load_duration": 8625100, 
    "prompt_eval_count": 28, 
    "prompt_eval_duration": 854952300, 
    "eval_count": 15, 
    "eval_duration": 4472807400 
} 

Jeśli ustawisz stream: false, odpowiedź zostanie zwrócona jako pojedynczy obiekt JSON.

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{ 
  "model": "llama2:7b-chat", 
  "prompt": "What is the capital city of Poland?", 
  "stream": false 
}

Możesz również ustawić różne parametry modelu, takie jak temperatura (czyli poziom losowości generowanych odpowiedzi), dodając odpowiednie pola w opcjach.

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{ 
  "model": "llama2:7b-chat", 
  "prompt": "What is the capital city of Poland?", 
  "options": { 
 "temperature": 0.2   
  } 
  "stream": false 
}'

  1. Dostosuj modele: Ollama obsługuje pliki Modelfile o składni podobnej do Dockerfile, które umożliwiają tworzenie własnych wariantów modeli LLM. Dzięki niej możesz:

    • Rozpocząć od istniejącego modelu (np. llama3)
    • Dodać własne systemowe prompt’y
    • Wprowadzić dane zdefiniowane przez użytkownika (np. instrukcje, kontekst)
    • Ustawić parametry modelu, takie jak temperatura

Oto prosty przykład, jak możesz stworzyć własnego asystenta do przetwarzania dokumentów ubezpieczeniowych:

FROM llama2:7b-chat 
 
PARAMETER temperature 0.7 
 
SYSTEM """ 
 
You are an assistant that extracts insurance-related information from a given input text. 
 
You must extract and return only the following fields: 
- policy_number 
- insurance_period 
- insured (company or person name) 
- nip (tax identification number) 
- address (of the insured) 
 
Return the output as a **clean JSON object** -- not as a string, not inside quotes, and without any commentary. If a field is missing, use "Not found". 
Example output format: 
{ 
  "policy_number": "...", 
  "insurance_period": "...", 
  "insured": "...", 
  "nip": "...", 
  "address": "..." 
} 
 
""" 
TEMPLATE """ 
{{ .System }} 
Input: 
{{ .Prompt }} 
Response: 
""" Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Ut elit tellus, luctus nec ullamcorper mattis, pulvinar dapibus leo.

Aby skorzystać z pliku Modelfile, zapisz go w wybranym katalogu, np. insurance-assistant, a następnie utwórz własny model za pomocą polecenia:

ollama create insurance-assistant -f insurance-assitant/Modelfile 

Następnie możesz użyć swojego modelu, podając właściwą nazwę modelu w zapytaniu:

 curl http://localhost:11434/api/generate -d '{ 
  "model": "insurance-extractor", 
  "prompt": "", 
  "stream": false 
}' 

Ollama działa wyłącznie w trybie konsolowym — nie posiada graficznego interfejsu użytkownika. Jednak dzięki temu świetnie sprawdza się w automatyzacji: możesz przekierowywać dane wejściowe i wyjściowe, zapisywać odpowiedzi do plików lub korzystać z API Ollama bezpośrednio w kodzie.

Podsumowując, za pomocą zaledwie kilku poleceń możesz uruchomić lokalnie model LLM, który chroni prywatność, działa bez połączenia z internetem i jest gotowy do odpowiadania na pytania lub wspierania Cię w pracy programistycznej.

Pierwsze kroki z LM Studio (aplikacja desktopowa)

LM Studio to przyjazna dla użytkownika aplikacja desktopowa, która umożliwia pobieranie i uruchamianie lokalnych modeli LLM za pomocą interfejsu graficznego. Działa na wielu platformach (Windows, macOS, Linux) i jest idealna dla początkujących, którzy wolą nie korzystać z konsoli. Dzięki LM Studio możesz rozmawiać z modelami w estetycznym interfejsie, zarządzać pobieraniem modeli, a także uruchomić lokalny serwer, by wykorzystywać model w innych aplikacjach.

 

To polecenie pobiera pliki modelu na Twój komputer (może to potrwać, ponieważ modele mają zazwyczaj kilka gigabajtów). Model wystarczy pobrać tylko raz — później jest przechowywany lokalnie. W razie potrzeby możesz wyświetlić listę wszystkich pobranych modeli za pomocą polecenia ollama list.

  1. Zainstaluj i uruchom LM Studio: Pobierz instalator dla swojego systemu operacyjnego ze strony LM Studio i zainstaluj aplikację. Po zakończeniu instalacji uruchom LM Studio. Przy pierwszym uruchomieniu zostaniesz poproszony o pobranie modelu AI. Możesz wybrać jeden z popularnych modeli open source z dostępnej listy. Na początek możesz na przykład wybrać mniejszy model, taki jak „Mistral 7B” lub wariant Llama2 dostosowany do instrukcji.

  2. Uruchom swoją pierwszą rozmowę: Gdy model zostanie pobrany, LM Studio załaduje go do pamięci. Następnie możesz rozpocząć nową sesję czatu w aplikacji. Interfejs zazwyczaj zawiera pole tekstowe, w którym wpisujesz zapytanie lub polecenie, a odpowiedź modelu pojawia się w oknie rozmowy. Wystarczy, że wpiszesz pytanie (na przykład: „Jaka jest stolica Francji?” albo „Wyjaśnij mechanikę kwantową w prosty sposób”) i naciśniesz Enter. Odpowiedź AI zostanie wyświetlona jako odpowiedź „Asystenta” w czacie.

    LM Studio w przejrzysty sposób pokazuje również metryki generowania odpowiedzi.

    • liczba tokenów wejściowych i wyjściowych,

    • tokeny na sekundę – możesz zobaczyć, jak szybko model generuje tekst,

    • zajętość kontekstu,

    • wykorzystanie zasobów systemowych (RAM i użycie procesora).

  1. Odkryj dostępne funkcje: Graficzny interfejs LM Studio oferuje dodatkowe możliwości dostępne zarówno dla początkujących, jak i zaawansowanych użytkowników:

    • Biblioteka modeli: Sekcja „Odkrywaj modele” lub katalog, w którym możesz pobierać nowe modele lub aktualizować już posiadane. Nie jesteś ograniczony do jednego modelu — możesz przechowywać wiele modeli i swobodnie się między nimi przełączać. Oznacza to szeroki wybór: od małych modeli z 3 miliardami parametrów, zapewniających szybkość działania, aż po modele 70-miliardowe, jeśli Twój system jest w stanie je obsłużyć.

    • Interfejs czatu: Główne okno czatu (jak pokazano wcześniej) to miejsce, w którym prowadzisz interakcję z modelem. Każde nowe zapytanie, które wpiszesz, jest traktowane jako część rozmowy i otrzymuje odpowiedź w formacie konwersacyjnym. Możesz prowadzić wieloetapowy dialog — tak jak w rozmowie z ChatGPT. Nie musisz samodzielnie zarządzać historią zapytań — aplikacja automatycznie zachowuje kontekst rozmowy.

    • Ustawienia zaawansowane: W panelu bocznym LM Studio udostępnia opcje konfiguracji dla użytkowników, którzy chcą mieć większą kontrolę nad działaniem modelu. Możesz ustawić systemowy prompt (czyli rolę lub instrukcję, która globalnie wpływa na zachowanie AI), dostosować parametry generowania, takie jak temperatura (twórczość vs. spójność), top-p lub top-k (do kontrolowania losowości), maksymalna liczba tokenów w odpowiedzi itd. Te ustawienia pozwalają precyzyjnie dostosować sposób działania modelu — bez potrzeby pisania kodu.

      Na przykład możesz ustawić instrukcję systemową typu: „Jesteś pomocnym asystentem programisty”. To przystępny sposób na personalizację zachowania modelu, choć nie tak rozbudowany jak możliwości oferowane przez narzędzie konsolowe.

Ustawienia zaawansowane – prosty przykład asystenta AI do przetwarzania dokumentów ubezpieczeniowych.

    • Lokalny serwer API: Dla deweloperów LM Studio oferuje tryb „Local LLM Server”. Wystarczy przełączyć się na zakładkę Developer, wybrać model i kliknąć przycisk Start. Włącza to punkt końcowy API na localhost, który imituje API OpenAI, co pozwala innym programom wysyłać zapytania do lokalnie uruchomionego modelu.

      To bardzo przydatne rozwiązanie, jeśli chcesz zintegrować lokalny model LLM z własnymi aplikacjami (na przykład podłączając interfejs czatu lub wykorzystując model do funkcji AI w środowisku IDE), zachowując jednocześnie prywatność i uniezależniając się od usług zewnętrznych.

Zakładka Developer – umożliwia uruchomienie lokalnego serwera LLM, hostującego Twój spersonalizowany model.

Korzystanie z LM Studio jest równie proste jak w przypadku ChatGPT — wpisujesz zapytanie i otrzymujesz odpowiedź — z tą różnicą, że wszystko działa lokalnie na Twoim sprzęcie. Przyjazny interfejs użytkownika obniża próg wejścia, ponieważ nie musisz używać konsoli ani pamiętać poleceń. Otrzymujesz natychmiastowe, interaktywne odpowiedzi AI, a wszystkim możesz wygodnie zarządzać za pomocą przycisków i menu.

Ollama vs. LM Studio: porównanie narzędzi

Zarówno Ollama, jak i LM Studio umożliwiają lokalne uruchamianie modeli LLM, jednak są skierowane do nieco innych grup użytkowników i przypadków użycia. Oto porównanie kluczowych aspektów, które pomoże zrozumieć różnice między tymi narzędziami:

    • Interfejs i łatwość obsługi:
      LM Studio oferuje dopracowany graficzny interfejs użytkownika, co czyni je wyjątkowo przystępnym dla początkujących. Obsługa odbywa się metodą „wskaż i kliknij”, z wbudowanym oknem czatu, dzięki czemu nie jest wymagana żadna wiedza techniczna, aby rozpocząć pracę.

      Ollama z kolei to narzędzie konsolowe (CLI) z opcjonalnym API REST. Daje dużą moc i elastyczność, ale wymaga swobody w korzystaniu z terminala, aby w pełni wykorzystać jego możliwości. Początkujący mogą uznać krzywą uczenia się Ollamy za bardziej stromą, podczas gdy LM Studio sprawia wrażenie rozwiązania typu „podłącz i używaj”.

    • Obsługiwane modele:
      Oba narzędzia obsługują szeroką gamę otwartoźródłowych modeli LLM. LM Studio może ładować dowolny model w formacie GGUF (standard używany przez llama.cpp), co oznacza, że możesz korzystać z modeli takich jak Llama 2 (7B, 13B, 70B), Mistral, Vicuna, Alpaca, CodeLlama i wielu innych — o ile Twój sprzęt jest w stanie je obsłużyć.

    • Odpowiednie zastosowania:
      Ze względu na powyższe różnice, LM Studio świetnie sprawdzi się u użytkowników, którzy chcą mieć na swoim komputerze osobistego asystenta w stylu ChatGPT, bez potrzeby skomplikowanej konfiguracji. To dobre rozwiązanie do interaktywnych pytań i odpowiedzi, burzy mózgów czy codziennego, swobodnego użytkowania — uruchamiasz, gdy potrzebujesz, wpisujesz zapytanie, otrzymujesz odpowiedź.

      Ollama natomiast jest idealna dla programistów oraz osób, które chcą zintegrować modele LLM ze swoimi projektami lub procesami. Jeśli planujesz eksperymentować z promptami w skryptach, dostosowywać zachowanie modelu lub budować aplikację (np. chatbota, integrację asystenta kodu itp.), interfejs CLI i API Ollamy daje Ci elastyczność potrzebną do takich zastosowań.

Wnioski i rekomendacje

Lokalne wdrażanie modeli LLM oferuje wiele możliwości dla programistów i entuzjastów. Omówiliśmy Ollama i LM Studio – dwa doskonałe narzędzia, które umożliwiają dostęp do lokalnej sztucznej inteligencji. Oto krótkie podsumowanie wskazówek dotyczących wyboru między nimi:

    • Wybierz LM Studio, jeśli chcesz gotowe rozwiązanie do rozmów z AI z przyjaznym interfejsem graficznym. To idealna opcja dla początkujących lub osób, które nie chcą korzystać z konsoli. Oferuje szybkie uruchomienie, łatwe pobieranie modeli i wygodny interfejs czatu do interakcji z AI. Świetnie sprawdzi się jako „offline’owy ChatGPT” do użytku osobistego, robienia notatek czy generowania pomysłów — bez konieczności zagłębiania się w konfigurację. To także wygodny sposób na zaprezentowanie możliwości LLM osobom nietechnicznym, ponieważ aplikacja działa jak zwykły program.

    • Wybierz Ollama, jeśli zależy Ci na większej kontroli, automatyzacji lub integracji. Deweloperzy i zaawansowani użytkownicy docenią jej elastyczność — możesz ją skryptować, uruchamiać bez interfejsu na serwerze, integrować lokalny model LLM z własnymi aplikacjami przez API oraz dostosowywać zachowanie modeli za pomocą plików Modelfile. Jeśli dobrze czujesz się w pracy z konsolą i chcesz precyzyjnie kontrolować sposób działania AI (poza tym, co oferuje interfejs graficzny), Ollama będzie lepszym wyborem. To także lekkie narzędzie, jeśli planujesz uruchamiać usługi AI w tle w sposób ciągły.

Na koniec pamiętaj, że sam model LLM, który wybierzesz, jest równie istotny jak narzędzie. Warto poświęcić czas na znalezienie modelu dopasowanego do konkretnego zadania — niezależnie od tego, czy potrzebujesz zwięzłego narzędzia do podsumowań, czy kreatywnego opowiadacza historii — i dostosowanego do możliwości Twojego sprzętu. Zarówno Ollama, jak i LM Studio umożliwiają łatwą zamianę modeli, więc nie jesteś ograniczony do jednego wyboru. Ekosystem otwartoźródłowych modeli rozwija się bardzo szybko, co oznacza, że uruchamianie zaawansowanej AI na własnym urządzeniu staje się coraz prostsze i powszechniejsze.

Podsumowując, lokalne wdrażanie modeli LLM za pomocą omawianych w tym tekście narzędzi daje Ci to, co najlepsze z obu światów: możliwości sztucznej inteligencji porównywalne z usługami chmurowymi, ale z zachowaniem prywatności, pełną kontrolą i bez żadnych stałych kosztów. Niezależnie od tego, czy wybierzesz zaawansowane narzędzie konsolowe, takie jak Ollama, czy przyjazną aplikację graficzną, jak LM Studio — dołączasz do czołówki rozwoju lokalnej AI.

Powodzenia w eksperymentach i udanego korzystania z własnego, lokalnego asystenta AI!

Artykuł Lokalne wdrażanie modeli LLM: przewodnik po Ollama i LM Studio pochodzi z serwisu Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting.

]]> 7715