Зміст гайду
Як запустити локальну LLM: налаштування, моделі та оптимізація
Повний посібник із запуску локальних нейромереж на власному ПК: апаратні вимоги, розгортання Ollama і Open WebUI, огляд Llama 3, Qwen 2.5, DeepSeek та квантування GGUF.
Гайд доступний для підписників Plus
Отримайте повний доступ до цього практичного гайду, готових конфігурацій та термінальних скриптів.
Пов'язані матеріали екосистеми
Дізнайтеся більше про практичну реалізацію, термінологію та інструменти
Локальні LLM та Gemma 4: Повний гайд
Детальна інструкція про те, як працюють локальні нейромережі, що таке HuggingFace та Ollama, і як запустити потужну модель Gemma 4 навіть на звичайному комп'ютері.
Як запустити DeepSeek-R1 локально безкоштовно на Mac, Windows і Linux
Втомилися від обмежень хмарних сервісів і постійних платежів за API DeepSeek-R1? Ви не самотні. Багато розробників, користувачів ШІ та дослідників хочуть повного контролю над своїми даними та робочими процесами.
RLVR (Reinforcement Learning with Verifiable Rewards)
Метод пост-тренінгу та оптимізації міркувань ШІ-агентів, де функція винагороди базується на об'єктивних математичних перевірках, компіляторах та юніт-тестах замість суб'єктивних людських оцінок.
DeepSeek (Китайський прорив у відкритому ШІ)
Серія проривних відкритих моделей від китайської лабораторії DeepSeek (V3, R1). Демонструє найвищий рівень у кодингу та міркуванні за вартістю у 10–20 разів нижчою за західні комерційні аналоги.
OpenCode: у 30 разів більше використання DeepSeek за ту саму ціну
Співзасновник OpenCode Дакс заявив, що команда підвищила ефективність використання DeepSeek: тепер $10 дають обсяг, який раніше коштував $300.
Шість плагінів для DeepSeek Harness, які скорочують витрату токенів і наводять порядок у контексті
Огляд шести плагінів для DeepSeek Harness: безкоштовний доступ до моделей, керування пам’яттю, маршрутизація запитів і контроль контексту.