Llama.cpp 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.

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.

Локальные LLM: руководство по запуску на своём железе

Thu, 05 Mar 2026 12:00:00 +0300

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.

Зачем вообще запускать LLM локально

Три главные причины, по которым разработчики и компании переходят на локальный инференс:

Квантование моделей: запуск большой LLM на слабом железе

Tue, 10 Feb 2026 18:00:00 +0300

Модель с 70 миллиардами параметров занимает 140 ГБ в формате FP16. У вас нет сервера с четырьмя A100? Не проблема. Квантование позволяет сжать ту же модель до 40 ГБ и запустить её на паре потребительских видеокарт — или взять модель поменьше и уместить её в 8 ГБ VRAM обычной RTX 3060. В этой статье разберём, как это работает, какие методы существуют и что конкретно нужно делать.

Что такое квантование и зачем оно нужно

Квантование — это снижение точности числового представления весов модели. Вместо 16-битных чисел с плавающей запятой (FP16) веса хранятся в 8-битном (INT8), 4-битном (INT4) или даже 2-битном формате. Математически это означает переход от непрерывного пространства значений к дискретному с меньшим числом уровней.