Инференс on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте

Обзор Ollama: запускаем LLM локально

Mon, 23 Mar 2026 15:00:00 +0300

Облачные API дорожают, данные утекают, а лимиты раздражают. Ollama предлагает альтернативу: запустить большую языковую модель прямо на своём компьютере одной командой. Без регистрации, без токенов, без ежемесячных счетов. Разбираемся, насколько это реально в 2026 году.

Что такое Ollama и для кого

Ollama — open-source CLI-инструмент для скачивания, запуска и управления LLM-моделями локально. Написан на Go, работает как демон с REST API. Представьте Docker, но для AI-моделей: одна команда — и модель работает.

Flex и Priority в Gemini API: экономия и надёжность

Sat, 14 Mar 2026 09:00:00 +0300

Когда ваше AI-приложение разрастается от простого чат-бота до сложной мультиагентной системы, появляется неизбежная проблема: одни задачи требуют мгновенного ответа, а другие спокойно могут подождать. До сих пор Gemini API предлагал два полюса — стандартный синхронный вызов и асинхронный Batch API. 2 апреля 2026 года Google заполнил пробел между ними, выпустив два новых уровня обслуживания: Flex и Priority.

Flex и Priority — это не замена существующих тарифов, а дополнительные уровни в рамках единого синхронного интерфейса. Один параметр service_tier в запросе — и вы выбираете баланс между ценой и надёжностью.

Обзор LM Studio: GUI для локальных LLM-моделей

Wed, 11 Mar 2026 15:00:00 +0300

Запуск больших языковых моделей на своём железе — уже не экзотика, а рабочий инструмент. Но командная строка и конфиги отпугивают многих. LM Studio решает эту проблему: красивый GUI, один клик для скачивания модели, встроенный чат и локальный API-сервер. Разбираемся, насколько он хорош в 2026 году.

Что такое LM Studio и для кого

LM Studio — десктопное приложение для обнаружения, скачивания и запуска open-source LLM-моделей локально на вашем компьютере. Работает на Windows, macOS и Linux.

Как работает инференс: от запроса до ответа

Sun, 22 Feb 2026 15:00:00 +0300

Вы вводите запрос в ChatGPT, Claude или Gemini — и через долю секунды на экране начинают появляться слова. За этой кажущейся простотой скрывается сложнейший конвейер: токенизация, матричные вычисления на миллиардах параметров, управление памятью GPU и десятки оптимизаций, отточенных годами исследований. Этот конвейер называется инференс (inference) — процесс получения ответа от обученной модели.

В этой статье разберём каждый этап пути от текстового запроса до сгенерированного ответа и объясним, какие инженерные решения позволяют получать ответы за сотни миллисекунд.