Les fuites d'un stack LLM on-prem viennent des intégrations tierces
Faire tourner un modèle en local est la partie facile : les fuites viennent des briques tierces ajoutées autour. Un appel HTTP vers une API cloud, un juge hébergé pour les évals, un SaaS de tracing ou un service d'embeddings suffit à casser la promesse on-prem. L'ingestion de PDF et de scans, qui demande parsing et OCR avant le chunking, et l'évaluation sont les étapes les moins surveillées.
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Source : r/LocalLLaMA
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