民主化 AI 开发：面向印度开发者生态系统的本地 LLM 部署——面向标记化 API 时代
软件工程
2025-08-26 v1 人机交互
摘要
印度开发者社区面临着持续与商业大语言模型（LLM）API进行实验和学习的障碍，主要源于经济和基础设施约束。本研究通过对 Ollama 进行实证评估，以作为商业云端服务的替代方案，评估面向开发者的本地 LLM 部署。通过对 180 名印度开发者、学生和 AI 爱好者的混合方法分析，我们发现本地部署显著增强了实际开发和实验能力，同时将成本降低约 33%。使用本地 LLM 的开发者完成的实验迭代次数是商业方案的两倍以上，并报告对高级 AI 架构理解更深入。我们的结果凸显了本地部署作为包容性和可及 AI 开发的关键启用工具，展示了技术可及性如何增强资源受限环境中的学习成果和创新能力。
引用
@article{arxiv.2508.16684,
title = {Democratizing AI Development: Local LLM Deployment for India's Developer Ecosystem in the Era of Tokenized APIs},
author = {Vikranth Udandarao and Nipun Misra},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.16684},
year = {2025}
}
备注
for survey results, check https://docs.google.com/spreadsheets/d/1t0eV9oURaiu2HfARWo6sriBO0eC8bHUyZNN7CgK2NAk/edit?usp=sharing