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为了避免数据泄露的同时能够运行较大的模型，您可以考虑以下几种解决方案：
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同态加密：同态加密是一种加密技术，允许在加密数据上直接进行运算，而无需解密。这意味着您的数据在云端处理时可以保持加密状态，不会暴露给云端服务提供商。然而，这种技术目前仍存在计算开销较大的问题，对于大型模型可能会带来性能挑战。
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联邦学习：联邦学习是一种分布式机器学习方法，在这种方法中，数据保留在本地设备上，模型在各个设备上训练，然后将训练得到的参数（而非数据）上传到中央服务器进行汇总。这可以有效避免数据泄露，同时仍然能够通过集中式优化来训练大型模型。
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差分隐私：差分隐私技术通过对数据添加噪声，保证即使数据被恶意访问，泄露的信息也非常有限。这种方法可以应用于模型训练中，使得在云端训练时，即使存在某种泄露风险，敏感数据也能得到有效保护。
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多方安全计算（MPC）：多方安全计算是一种技术，允许多个参与方共同计算一个函数，而无需泄露各自的私有数据。在模型训练或推理时，数据分散存储并通过加密技术进行处理，可以保证数据在多个方之间传输时的安全性。
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私有云部署：如果担心云服务提供商的安全性，您可以选择在私有云环境中进行模型的部署和推理。通过更严格的访问控制和安全措施，您可以降低数据泄露的风险。同时，私有云部署允许您更加灵活地配置硬件资源，以便支持大型模型。
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安全硬件：如TPU（Tensor Processing Unit）或专门的加密硬件（例如可信执行环境TEE）等，这些硬件可以在计算过程中提供额外的安全保护。例如，Intel的SGX（Software Guard Extensions）提供了一个受保护的执行环境，可以加密数据处理过程，从而减少数据泄露的风险。
综合考虑，联邦学习和差分隐私是目前较为实用的解决方案，它们能够在一定程度上保证数据隐私，同时支持较大的模型运行。如果计算资源不足，联邦学习可能是最理想的选择，它可以在多个边缘设备上进行模型训练，避免了将数据上传至云端。