Skip to content

# 🎯 Стратегія вибору моделей: API vs Локальні

Дата: 2025-11-18
Питання: Використовувати Dify/API чи завантажувати важкі моделі?

## 📊 Поточна ситуація

### Що вже є на сервері:

#### 1. Локальні моделі (Ollama) ✅

- qwen3:8b - вже завантажена (5.2 GB)
- Використання: DAGI Router використовує для DAARWIZZ, Helion, GREENFOOD
- Переваги:
- ✅ Безкоштовно
- ✅ Приватно (дані не йдуть в OpenAI)
- ✅ Працює офлайн
- Недоліки:
- ⚠️ Обмежені можливості (немає Vision, слабший RAG)
- ⚠️ Повільніше ніж API
- ⚠️ Потребує GPU для швидкості

#### 2. Dify Platform ✅

- Статус: Працює, але потребує API ключі
- OPENAI_API_BASE: https://api.openai.com/v1
- API Key: Потрібен (не знайдено в env)
- Використання: Може використовувати GPT-4V, Claude Vision через API

#### 3. Vision Encoder ✅

- Статус: Працює (embeddings)
- Обмеження: Тільки векторизація, не опис зображень

## 🤔 Варіанти стратегії

### Варіант A: API моделі (OpenAI/Anthropic) 💰

Що потрібно: - OpenAI API key (для GPT-4V) - АБО Anthropic API key (для Claude Vision)

Переваги: - ✅ GPT-4V - найкращий Vision AI - ✅ Claude 3 Vision - теж дуже хороший - ✅ Швидко (API) - ✅ Не потребує завантаження моделей - ✅ Оновлення автоматично

Недоліки: - ❌ Коштує грошей ($0.01-0.03 за image) - ❌ Дані йдуть в OpenAI/Anthropic - ❌ Залежність від інтернету

Вартість (приблизно): - GPT-4V: ~$0.01-0.03 за зображення - Claude Vision: ~$0.01-0.015 за зображення - При 100 фото/день = $1-3/день = $30-90/місяць

### Варіант B: Локальні Vision моделі 🖥️

Що потрібно завантажити: - LLaVA (Large Language and Vision Assistant) - ~7-13 GB - АБО BLIP-2 - ~1-2 GB - АБО InstructBLIP - ~1-2 GB

Переваги: - ✅ Безкоштовно - ✅ Приватно - ✅ Працює офлайн

Недоліки: - ❌ Потребує GPU для швидкості (CPU дуже повільно) - ❌ Великі файли (7-13 GB) - ❌ Гірша якість ніж GPT-4V - ❌ Потребує багато RAM (16GB+)

Час обробки (на CPU): - LLaVA: ~30-60 секунд на зображення - BLIP-2: ~10-20 секунд

Час обробки (на GPU): - LLaVA: ~2-5 секунд - BLIP-2: ~1-2 секунди

### Варіант C: Гібридний підхід 🎯 (РЕКОМЕНДОВАНО)

Що робити: 1. Для базових агентів (DAARWIZZ, Helion, GREENFOOD): - ✅ Використовувати локальний qwen3:8b (вже є) - ✅ Безкоштовно, приватно

1. Для Vision (опис зображень):
2. Варіант C1: API (якщо є бюджет)
   - GPT-4V через OpenAI API
   - АБО Claude Vision через Anthropic API

3. Варіант C2: Локальний (якщо немає бюджету)

   - LLaVA через Ollama (якщо є GPU)
   - АБО BLIP-2 (легший варіант)

4. Для RAG:

5. ✅ Використовувати Qdrant (вже працює)
6. ✅ Використовувати Weaviate (вже працює, частина Dify)

7. ❌ НЕ використовувати Dify RAG (потребує API)

8. Для Web Search:

9. ✅ Використовувати CrewAI (вже працює)
10. ✅ CrewAI може використовувати локальні моделі

## 💡 Моя рекомендація

### НЕ раджу завантажувати важкі Vision моделі ЯКЩО:

- ❌ Немає GPU (CPU буде дуже повільно)
- ❌ Немає багато RAM (16GB+)
- ❌ Немає місця на диску (7-13 GB)

### Раджу завантажити ЛОКАЛЬНІ Vision моделі ЯКЩО:

- ✅ Є GPU (NVIDIA з 8GB+ VRAM)
- ✅ Є багато RAM (32GB+)
- ✅ Немає бюджету на API
- ✅ Потрібна максимальна приватність

### Раджу використовувати API ЯКЩО:

- ✅ Є бюджет ($30-90/місяць)
- ✅ Потрібна найкраща якість
- ✅ Немає GPU
- ✅ Потрібна швидкість

## 🎯 Конкретний план для тебе

### Сценарій 1: Є GPU + немає бюджету 🖥️

    # Завантажити LLaVA через Ollama
    ollama pull llava:7b  # ~7 GB
    # АБО легший варіант
    ollama pull llava:13b  # ~13 GB, краща якість

Інтеграція:

    # router_handler.py
    async def _analyze_photo_local(self, image_url: str):
        """Використати локальний LLaVA"""
        response = await httpx.post(
            "http://localhost:11434/api/generate",
            json={
                "model": "llava:7b",
                "prompt": f"Опиши детально що на цьому зображенні: {image_url}",
                "images": [image_url]
            }
        )
        return response.json()["response"]

### Сценарій 2: Немає GPU + є бюджет 💰

    # router_handler.py
    async def _analyze_photo_api(self, image_url: str):
        """Використати GPT-4V через API"""
        import openai
        openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

        response = openai.ChatCompletion.create(
            model="gpt-4-vision-preview",
            messages=[{
                "role": "user",
                "content": [
                    {"type": "text", "text": "Опиши детально що на цьому зображенні"},
                    {"type": "image_url", "image_url": {"url": image_url}}
                ]
            }]
        )
        return response.choices[0].message.content

### Сценарій 3: Немає GPU + немає бюджету ⚠️

Рекомендація: - ⚠️ НЕ завантажувати важкі Vision моделі (буде дуже повільно) - ✅ Використовувати BLIP-2 (легший, ~1-2 GB) - АБО залишити заглушку поки не з'явиться GPU/бюджет

## 📊 Порівняння

Критерій | Локальний (LLaVA) | API (GPT-4V)
--- | --- | ---
Вартість | Безкоштовно | $0.01-0.03/зображення
Швидкість (CPU) | 30-60 сек | 2-5 сек
Швидкість (GPU) | 2-5 сек | 2-5 сек
Якість | 7/10 | 10/10
Приватність | ✅ Повна | ❌ Дані в OpenAI
Розмір | 7-13 GB | 0 GB
GPU потрібен | ✅ Так | ❌ Ні

## 🚀 Що робити зараз?

### Крок 1: Перевірити чи є GPU

    ssh root@144.76.224.179 "nvidia-smi"
    # АБО
    ssh root@144.76.224.179 "lspci | grep -i nvidia"

### Крок 2: Перевірити чи є OpenAI API key

    ssh root@144.76.224.179 "docker exec docker-api-1 env | grep OPENAI_API_KEY"

### Крок 3: Вирішити стратегію

- Якщо є GPU → Локальний LLaVA
- Якщо є API key → GPT-4V через API
- Якщо нічого → Заглушка поки

## 💬 Моя думка

Я НЕ раджу завантажувати важкі моделі БЕЗ GPU - буде дуже повільно і користувачі будуть невдоволені.

Якщо є GPU - тоді так, локальний LLaVA - чудовий вибір!

Якщо немає GPU - краще використати API (якщо є бюджет) або залишити заглушку.

Що ти думаєш? Є GPU? Є бюджет на API? 🎯

Створено: 2025-11-18