本地部署AI模型和联网的区别主要体现在以下几个方面：
1. 数据来源：本地部署AI模型通常依赖于本地服务器或设备上的数据，而联网则可以访问互联网上的各种数据。本地部署AI模型需要对本地数据进行预处理、标注和训练，而联网则可以通过API接口获取外部数据。
2. 计算资源：本地部署AI模型需要更多的计算资源，因为本地数据量相对较小，而联网则需要处理大量的数据，因此需要更高的计算能力。此外，本地部署AI模型还需要存储本地数据，而联网则可以存储在云端或其他设备上。
3. 网络依赖性：本地部署AI模型不需要依赖网络，而联网则需要依赖网络来获取数据和更新模型。如果网络不稳定或中断，可能会导致本地部署AI模型的性能下降或无法正常运行。
4. 安全性：本地部署AI模型的安全性取决于本地服务器的安全措施，而联网则需要考虑网络安全问题。本地部署AI模型可能更容易受到本地攻击，而联网则需要考虑如何保护数据传输过程中的隐私和安全。
5. 可扩展性：本地部署AI模型的可扩展性较低，因为本地服务器的资源有限，而联网则可以根据需求动态扩展计算能力和存储容量。
6. 成本：本地部署AI模型的成本相对较低，因为只需要购买和维护本地服务器和相关硬件设备。而联网则需要支付网络费用、数据费用和软件许可费等，成本较高。
7. 维护和更新：本地部署AI模型的维护和更新相对简单，只需关注本地服务器的运行状况和数据备份。而联网则需要定期检查网络连接、更新API接口和处理第三方数据源的变更。
总之，本地部署AI模型和联网在数据来源、计算资源、网络依赖性、安全性、可扩展性、成本和维护更新等方面存在较大差异。根据实际需求和场景选择合适的部署方式，可以提高AI模型的性能和可靠性。
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