Облачный ИИ в роли директора школы: почему будущее работы за локальным ИИ

Облачный искусственный интеллект становится директором школы

Когда несколько лет назад большие языковые модели начали свое триумфальное шествие, они казались возвращением к старым добродетелям технологии: инструмент, который делает то, что ему говорят. Инструмент, который служит пользователю, а не наоборот. Первые версии - от GPT-3 до GPT-4 - имели недостатки, да, но они были удивительно полезны. Они объясняли, анализировали, формулировали и решали задачи. И делали это в основном без педагогического балласта.

Вы общались с этими моделями так, словно разговаривали с эрудированным сотрудником, который иногда ошибался в словах, но по сути просто работал. Любой, кто писал творческие тексты, генерировал программный код или проводил длительные анализы в те времена, ощущал, насколько гладко это работает. Было ощущение свободы, открытого творческого пространства, технологии, которая поддерживала людей, а не исправляла их.

Читать далее

AI Studio 2025: какое оборудование действительно того стоит - от Mac Studio до RTX 3090

Оборудование 2025 для студии искусственного интеллекта

Все, кто сегодня работает с ИИ, почти автоматически попадают в облако: OpenAI, Microsoft, Google, любые веб-интерфейсы, токены, лимиты, условия и положения. Это кажется современным, но по сути является возвратом к зависимости: другие определяют, какие модели вам разрешено использовать, как часто, с какими фильтрами и по какой цене. Я сознательно иду другим путем: сейчас я строю свою собственную маленькую AI-студию у себя дома. Со своим собственным оборудованием, своими собственными моделями и своими собственными рабочими процессами.

Моя цель ясна: локальный текстовый ИИ, локальный ИИ изображений, обучение собственных моделей (LoRA, тонкая настройка) и все это таким образом, чтобы я, фрилансер, а впоследствии и клиент малого и среднего бизнеса, не зависел от ежедневных капризов какого-нибудь облачного провайдера. Можно сказать, что это возврат к старому отношению, которое раньше было вполне нормальным: „Важные вещи делайте сами“. Только на этот раз речь идет не о собственном верстаке, а о вычислительной мощности и суверенитете данных.

Читать далее

RAG с Ollama и Qdrant как универсальная поисковая система для собственных данных

Расширение локального ИИ с помощью баз данных с использованием RAG, Ollama и Qdrant

В условиях все более запутанного мира информации становится все более важным сделать собственные базы данных пригодными для целенаправленного поиска - не через классический полнотекстовый поиск, а через семантически релевантные ответы. Именно в этом и заключается принцип работы базы данных RAG - поискового решения с поддержкой искусственного интеллекта, состоящего из двух центральных компонентов:

Читать далее

Локальный ИИ на Mac: как installiere языковая модель с помощью Ollama

Локальный ИИ на Mac уже давно применяется на практике - особенно на компьютерах Apple-Silicon (серия M). С Ollama вы получаете среду выполнения для многих языковых моделей с открытым исходным кодом (например, Llama 3.1/3.2, Mistral, Gemma, Qwen). Текущая версия Ollama теперь также поставляется с удобным приложением, которое позволяет установить локальную языковую модель на вашем Mac одним щелчком мыши. В этой статье вы найдете прагматичное руководство от установки до первой подсказки - с практическими советами о том, где традиционно все идет не так.

Читать далее