1. 部署方式的重要性與核心考量

部署（Deployment）是將訓練好的 LLM 投入實際使用的過程。選擇正確的部署方式，是平衡成本、速度、資料隱私和控制權的關鍵決策。無論是開發客服機器人、文件摘要服務還是 RAG 系統，都需要選擇合適的模型運行環境。以下是決定部署策略的四大考量：

1. 資料隱私與安全性：敏感資料是否可以上傳到外部伺服器？
2. 成本結構：是選擇按使用量付費 (API) 還是固定資產投資 (本地硬體)？
3. 控制權與客製化：是否需要修改模型的權重、進行微調或使用特定的開源模型？
4. 彈性與維護：是否願意自行管理硬體、模型更新和維護？

2. 模式一：API 服務模式 (雲端託管)

這是最快、最簡單的 LLM 應用啟動方式，透過調用雲端服務供應商提供的 API 來使用模型。

代表性服務

• OpenAI/Microsoft Azure：GPT 系列
• Anthropic：Claude 系列
• Google：Gemini 系列
• 雲服務商：AWS Bedrock、GCP Vertex AI 等

使用方式範例（Python, OpenAI API）

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY")

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[{"role": "user", "content": "請用三句話介紹台灣"}]
)

print(response.choices[0].message.content)

3. 模式二：本地模型部署 (地端/私有雲部署)

本地部署是在您自己的硬體設備、私有資料中心或私有雲環境中，運行 LLM 的權重和推理引擎。

代表性模型與工具

• 模型：LLaMA 3、Mistral、Falcon、Gemma 等開源模型。
• 工具：Hugging Face Transformers、Ollama（簡化本地運行）、vLLM（高效能推理引擎）。

使用方式範例（Hugging Face Transformers）

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

inputs = tokenizer("介紹一下LLaMA模型", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)

print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

4. 總結比較與決策

在實務中，許多團隊會採用混合模式：部分不敏感的通用服務走 API，而涉及核心機密資料或高頻次運算的服務則採用本地部署。