Локальный запуск LLM в 2025: полный гайд по инструментам (Ollama, LM Studio, Docker Model Runner)
Локальный запуск LLM в 2025: HuggingFace Transformers, llama.cpp, LM Studio, Ollama, vLLM, Docker Model Runner — Полный гайд! 👉 https://llmstart.ru - запись на курс-интенсив На интенсиве за 4 часа научитесь созданию ИИ-решений от идеи до деплоя в облако c Cursor AI! Получите: готовый бот + надежную повторяемую методологию разработки с Cursor AI 👉 Подписывайтесь на Telegram: https://t.me/aidialogs Как запустить большие языковые модели (LLM) локально? В этом видео мы подробно разберём 6 лучших инструментов для локального запуска моделей. Мы не просто перечислим инструменты, а подробно изучим интерфейс каждого, поработаем с командной строкой и запустим тесты производительности, чтобы вы могли выбрать лучшее решение под свои задачи. 💡 Что вы узнаете из видео? - Преимущества локального запуска LLM: безопасность данных, экономия и стабильность - Полный обзор инструментов HuggingFace Transformers, llama.cpp, LM Studio, Ollama, vLLM и Docker Model Runner - Как выбрать инструмент под свой уровень и задачи (от новичков до профессионалов) - Реальные примеры запуска моделей через графический интерфейс и командную строку - Тесты производительности и практические рекомендации по оптимизации 🔥 Почему это важно? В 2025 году локальный запуск LLM — уже не тренд, а необходимость. Это контроль над вашими данными, конфиденциальность, максимальная скорость ответов и экономия на API. Мы подробно объясним, как добиться максимальной эффективности от HuggingFace Transformers, llama.cpp, LM Studio, Ollama, vLLM и Docker Model Runner. ⚡ Ключевые моменты: ✔️ HuggingFace Transformers — для максимальной кастомизации и R&D ✔️ llama.cpp — быстрый и легкий запуск на CPU ✔️ LM Studio — идеальный интерфейс для новичков и RAG из коробки ✔️ Ollama — самый популярный инструмент для локального запуска ✔️ vLLM — мощное решение для высокой нагрузки ✔️ Docker Model Runner — простота и удобство интеграции в Docker-стек ✔️ Интерфейс, командная строка и тесты производительности Таймкоды: 📌 Введение 0:30 — Что ждёт в видео: 6 инструментов, сравнение, анонс курса 🧠 Зачем запускать локально? 1:12 — Причины локального запуска: безопасность, цена, автономность 2:05 — Ограничения облака: лимиты, зависимость от VPN 2:39 — Преимущества локального запуска и его недостатки 3:37 — Подходы к запуску: Python, GUI, CLI, контейнеризация 🛠️ Обзор инструментов 8:06 — 1. Python + Hugging Face 11:23 — 2. llama.cpp 16:24 — 3. LM Studio 28:04 — 4. Ollama 35:19 — 5. VLM 41:20 — 6. Docker Model Runner 🎯 Хотите применить эти знания на практике? Смотрели видео и готовы создать настоящий продукт? На нашем практическом интенсиве за 4 часа научитесь создания полноценного Telegram-бота от идеи до деплоя! Получите: готовый бот + систему разработки LLM-решений в Cursor AI 👉 Подробности и запись: https://llmstart.ru 💬 Обсудим в комментариях: Какой инструмент используете вы? С какими трудностями столкнулись? Планируете перейти полностью на локальные решения? 📩 Хотите внедрить локальные LLM в бизнес? Пишите: https://t.me/smirnoff_ai #LLM #LMStudio #Ollama #vLLM #Docker #llamacpp
Локальный запуск LLM в 2025: HuggingFace Transformers, llama.cpp, LM Studio, Ollama, vLLM, Docker Model Runner — Полный гайд! 👉 https://llmstart.ru - запись на курс-интенсив На интенсиве за 4 часа научитесь созданию ИИ-решений от идеи до деплоя в облако c Cursor AI! Получите: готовый бот + надежную повторяемую методологию разработки с Cursor AI 👉 Подписывайтесь на Telegram: https://t.me/aidialogs Как запустить большие языковые модели (LLM) локально? В этом видео мы подробно разберём 6 лучших инструментов для локального запуска моделей. Мы не просто перечислим инструменты, а подробно изучим интерфейс каждого, поработаем с командной строкой и запустим тесты производительности, чтобы вы могли выбрать лучшее решение под свои задачи. 💡 Что вы узнаете из видео? - Преимущества локального запуска LLM: безопасность данных, экономия и стабильность - Полный обзор инструментов HuggingFace Transformers, llama.cpp, LM Studio, Ollama, vLLM и Docker Model Runner - Как выбрать инструмент под свой уровень и задачи (от новичков до профессионалов) - Реальные примеры запуска моделей через графический интерфейс и командную строку - Тесты производительности и практические рекомендации по оптимизации 🔥 Почему это важно? В 2025 году локальный запуск LLM — уже не тренд, а необходимость. Это контроль над вашими данными, конфиденциальность, максимальная скорость ответов и экономия на API. Мы подробно объясним, как добиться максимальной эффективности от HuggingFace Transformers, llama.cpp, LM Studio, Ollama, vLLM и Docker Model Runner. ⚡ Ключевые моменты: ✔️ HuggingFace Transformers — для максимальной кастомизации и R&D ✔️ llama.cpp — быстрый и легкий запуск на CPU ✔️ LM Studio — идеальный интерфейс для новичков и RAG из коробки ✔️ Ollama — самый популярный инструмент для локального запуска ✔️ vLLM — мощное решение для высокой нагрузки ✔️ Docker Model Runner — простота и удобство интеграции в Docker-стек ✔️ Интерфейс, командная строка и тесты производительности Таймкоды: 📌 Введение 0:30 — Что ждёт в видео: 6 инструментов, сравнение, анонс курса 🧠 Зачем запускать локально? 1:12 — Причины локального запуска: безопасность, цена, автономность 2:05 — Ограничения облака: лимиты, зависимость от VPN 2:39 — Преимущества локального запуска и его недостатки 3:37 — Подходы к запуску: Python, GUI, CLI, контейнеризация 🛠️ Обзор инструментов 8:06 — 1. Python + Hugging Face 11:23 — 2. llama.cpp 16:24 — 3. LM Studio 28:04 — 4. Ollama 35:19 — 5. VLM 41:20 — 6. Docker Model Runner 🎯 Хотите применить эти знания на практике? Смотрели видео и готовы создать настоящий продукт? На нашем практическом интенсиве за 4 часа научитесь создания полноценного Telegram-бота от идеи до деплоя! Получите: готовый бот + систему разработки LLM-решений в Cursor AI 👉 Подробности и запись: https://llmstart.ru 💬 Обсудим в комментариях: Какой инструмент используете вы? С какими трудностями столкнулись? Планируете перейти полностью на локальные решения? 📩 Хотите внедрить локальные LLM в бизнес? Пишите: https://t.me/smirnoff_ai #LLM #LMStudio #Ollama #vLLM #Docker #llamacpp