AI大模型本地化部署的逻辑是什么？输入的数据不会外泄吗？

根据搜索结果，以下是部署和训练自己的大模型的主要步骤：1.选择合适的部署方式本地环境部署云计算平台部署分布式部署模型压缩和量化公共云服务商部署根据自身的资源、安全和性能需求选择合适的部署方式。2.准备训练所需的数据和计算资源确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景准备足够的计算资源，如GPU服务器或云计算资源3.选择合适的预训练模型作为基础可以使用开源的预训练模型如BERT、GPT等作为基础也可以自行训练一个基础模型4.针对目标任务进行模型微调训练根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练优化模型结构和训练过程以提高性能5.部署和调试模型将训练好的模型部署到生产环境对部署的模型进行在线调试和性能优化6.注意安全性和隐私保护大模型涉及大量数据和隐私信息，需要重视安全性和合规性总的来说，部署和训练自己的大模型需要综合考虑多方面因素，包括部署方式、数据准备、模型训练、部署调试以及安全性等。需要根据具体需求选择合适的方法，并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

我（阳萌）认为最后还是走一个仿生的方法——有一个足够长的Context（举了谷歌的一篇论文infinite context transform，不需要把Context做太长，可以把以前可能需要被扔掉的token深度压缩后依然保存在Context里）这就引发一个很有意思的探讨，假设现在已经有东西能保存你的一段记忆（或者说你的喜好、所有经验记忆），类似哈利波特的记忆瓶子，你是否愿意？其实手机特别适合干这个，在手机上部署一个sensor（传感器），收集声音视觉等信号，就能在本地产生一个这样的Context，你是愿意这个Context在你手机本地上面呢，还是你愿意把这个Context upload到云端去？我（阳萌）赞成把一个训练好就不动的模型部署在端侧（也就是我的手机或家庭计算中心），记录我所有知识和记忆的Context一定不能跑到云端，它只能存在与我的端侧（哈利波特里面记忆必须放在小瓶里，严加看管）。想明白这个问题，再来看马斯克与OpenAI和苹果的争论，就能理解了。访谈后面谈到安克创新和阳萌理解的创造者的特质，也很值得一看。总结来说就是抛开表面事实，回归基础原理，找到突破关键。求极致——追求长期全局最优解（对应机器学习概念中的全局最优和局部最优）最后是相信长期主义，持续学习，自我觉察和自我进化。最后总结——世界是参差的，唯有持续学习能抵御未来的变化。视频链接：1、[【包教包会】一条视频速通AI大模型原理_哔哩哔哩_bilibili](https://www.bilibili.com/video/BV17t4218761/?vd_source=3cc4af77a2ef185635e8097d3326c893)

我（阳萌）认为最后还是走一个仿生的方法——有一个足够长的Context（举了谷歌的一篇论文infinite context transform，不需要把Context做太长，可以把以前可能需要被扔掉的token深度压缩后依然保存在Context里）这就引发一个很有意思的探讨，假设现在已经有东西能保存你的一段记忆（或者说你的喜好、所有经验记忆），类似哈利波特的记忆瓶子，你是否愿意？其实手机特别适合干这个，在手机上部署一个sensor（传感器），收集声音视觉等信号，就能在本地产生一个这样的Context，你是愿意这个Context在你手机本地上面呢，还是你愿意把这个Context upload到云端去？我（阳萌）赞成把一个训练好就不动的模型部署在端侧（也就是我的手机或家庭计算中心），记录我所有知识和记忆的Context一定不能跑到云端，它只能存在于我的端侧（哈利波特里面记忆必须放在小瓶里，严加看管）。想明白这个问题，再来看马斯克与OpenAI和苹果的争论，就能理解了。访谈后面谈到安克创新和阳萌理解的创造者的特质，也很值得一看。总结来说就是抛开表面事实，回归基础原理，找到突破关键。求极致——追求长期全局最优解（对应机器学习概念中的全局最优和局部最优）最后是相信长期主义，持续学习，自我觉察和自我进化。最后总结——世界是参差的，唯有持续学习能抵御未来的变化。视频链接：1、[【包教包会】一条视频速通AI大模型原理_哔哩哔哩_bilibili](https://www.bilibili.com/video/BV17t4218761/?vd_source=3cc4af77a2ef185635e8097d3326c893)