<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>GPU Для AI on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</title><link>/tags/gpu-%D0%B4%D0%BB%D1%8F-ai/</link><description>Recent content in GPU Для AI on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</description><generator>Hugo</generator><language>ru</language><lastBuildDate>Thu, 05 Mar 2026 12:00:00 +0300</lastBuildDate><atom:link href="/tags/gpu-%D0%B4%D0%BB%D1%8F-ai/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Локальные LLM: руководство по запуску на своём железе</title><link>/guides/lokalnye-llm-rukovodstvo-po-zapusku-na-svoem-zheleze/</link><pubDate>Thu, 05 Mar 2026 12:00:00 +0300</pubDate><guid>/guides/lokalnye-llm-rukovodstvo-po-zapusku-na-svoem-zheleze/</guid><description>&lt;p&gt;Облачные API стоят денег, отправляют ваши данные на чужие серверы и перестают работать, когда провайдер решит поменять условия. Между тем в 2026 году open-source модели вплотную подошли к уровню закрытых решений — и запустить их на собственном компьютере стало проще, чем поставить Photoshop. Эта статья — полное практическое руководство: от выбора видеокарты до первого запроса к локальной LLM.&lt;/p&gt;
&lt;h2 id="зачем-вообще-запускать-llm-локально"&gt;Зачем вообще запускать LLM локально&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;Три главные причины, по которым разработчики и компании переходят на локальный инференс:&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>