Разработчик внедрил PII-фильтр для облачных LLM, отказавшись от полного селф-хостинга

Автор статьи делится опытом поиска оптимального решения для работы с большими языковыми моделями в условиях роста цен на оборудование и рисков утечки данных. После тестирования мощных GPU, включая RTX 6000 и H200, и анализа проблем безопасности при отправке данных облачным провайдерам, разработчик пришел к выводу, что полный селф-хостинг не всегда оправдан. Вместо этого он внедрил open-source PII-фильтр (фильтр персональных данных) перед облачными моделями. Это решение позволило обеспечить необходимый уровень конфиденциальности, сохранив доступ к мощностям облачных LLM. В результате автор пересмотрел свою стратегию, оставив домашнюю LLM лишь в качестве резервного варианта (on-standby), что стало более эффективным подходом для продакшн-задач. Статья подчеркивает важность баланса между безопасностью данных и вычислительными затратами при интеграции ИИ в рабочие процессы.