本地部署大模型通常不是开源的。
虽然某些大型机器学习模型，如Transformer架构的模型，其代码和训练数据是公开的，但大多数模型在本地部署时，尤其是商业或学术项目，通常是不开源的。这是因为：
1. 商业考虑：开源模型可能会吸引大量的开发者和研究者，这可能会影响到公司的知识产权和市场竞争力。例如，如果一个开源模型被广泛使用，那么其他公司可能会开发类似的模型，从而减少对原模型的需求。
2. 安全性和隐私：一些模型包含敏感信息，如用户数据、地理位置等，这些信息如果不加以保护，可能会导致隐私泄露。因此，许多模型在部署时会限制访问权限，以保护用户数据的安全。
3. 成本问题：开源模型需要支付许可费用，这对于一些小型企业和初创公司来说可能是一笔不小的开销。此外，开源模型还需要维护和更新，这也是一项持续的成本。
4. 社区支持：虽然开源模型可以吸引更多的用户和开发者，但并不意味着所有的模型都可以得到充分的社区支持。对于一些复杂的模型，可能没有足够的资源和专业知识来提供有效的帮助和支持。
5. 竞争优势：对于一些公司来说，拥有自己的模型可以帮助他们在市场上保持竞争优势。通过控制模型的开发和部署，公司可以更好地控制产品的质量和性能。
总之，尽管某些大型机器学习模型在公共领域是可用的，但在本地部署时，大多数模型通常是不开源的。这涉及到商业、安全、成本、社区支持和竞争优势等多个方面的考量。
