Calvin Candie
Вечный
Calvin Candie
Вечный
- 2 Сен 2018
- 36,565
- 1,719
Автор: udemy, Maximilian Schwarzmüller
Название: Локальные LLM через Ollama и LM Studio - Практическое руководство (2025)
[udemy] Local LLMs via Ollama & LM Studio - The Practical Guide (2025)
ИИ-ассистенты вроде ChatGPT и Google Gemini стали повседневными инструментами. Но когда важны конфиденциальность, стоимость, работа без интернета или гибкая настройка, лучшее решение - запустить мощные открытые языковые модели (LLM) прямо у себя на компьютере.
На этом курсе вы научитесь запускать и использовать локальные ИИ-модели, такие как Llama от Meta, Gemma от Google и DeepSeek, даже на обычном ноутбуке - без облаков, подписок и утечки данных.
Почему локальные и открытые LLM?
В мире, где облачные сервисы доминируют, локальные LLM дают реальное преимущество:
Подробнее:
Скачать:
Название: Локальные LLM через Ollama и LM Studio - Практическое руководство (2025)
[udemy] Local LLMs via Ollama & LM Studio - The Practical Guide (2025)
ИИ-ассистенты вроде ChatGPT и Google Gemini стали повседневными инструментами. Но когда важны конфиденциальность, стоимость, работа без интернета или гибкая настройка, лучшее решение - запустить мощные открытые языковые модели (LLM) прямо у себя на компьютере.
На этом курсе вы научитесь запускать и использовать локальные ИИ-модели, такие как Llama от Meta, Gemma от Google и DeepSeek, даже на обычном ноутбуке - без облаков, подписок и утечки данных.
Почему локальные и открытые LLM?
В мире, где облачные сервисы доминируют, локальные LLM дают реальное преимущество:
- Без подписок - используйте мощные модели бесплатно
- 100% приватность - все данные остаются только на вашем компьютере
- Работа без интернета - запускайте ИИ в автономном режиме
- Свобода от вендоров - доступ к быстрорастущей экосистеме open-source моделей
- Передовые возможности - открытые модели входят в топ мировых рейтингов!
Что вы освоите:
- Обзор открытых LLM: где взять, как выбрать и почему они важны
- Требования к железу: что нужно для запуска моделей у себя
- Квантование моделей: как запускать даже «тяжёлые» ИИ на обычном ПК
- LM Studio: установка, настройка, запуск и использование моделей
- Ollama: удобный способ управлять LLM из терминала или API
- Практика: обработка изображений, резюме PDF-документов, генерация текстов, few-shot prompting и многое другое
- Интеграция в свои проекты: работа с API и автоматизация
Кому подойдёт курс:
- Разработчикам, которые хотят встраивать ИИ в приложения
- Энтузиастам и студентам, интересующимся передовыми технологиями
- Тем, кому важна конфиденциальность и контроль над своими данными
- Всем, кто хочет сэкономить на подписках и изучить возможности современных LLM
Подробнее:
Скрытое содержимое доступно для зарегистрированных пользователей!
Скачать:
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.
Последнее редактирование:
