В первом посте я уже рассказывал о своём первом опыте локального AI: Ollama и ComfyUI на MacBook. Изображения получились, а вот попытка собрать видео закончилась яркой вспышкой вместо мультфильма 😄

Это был не самый идеальный результат, но полезный эксперимент. Он помог на практике увидеть разницу между облачным AI и локальным запуском моделей.

Локальная LLM - это языковая модель, которая запускается на вашем компьютере. Запрос не обязан уходить во внешний сервис: модель обрабатывает его локально.

Зачем это бывает нужно:

- приватность: можно осторожнее работать с кодом, документами и контекстом проекта; - контроль: самому выбирать модель, её параметры и способ передачи контекста; - независимость: меньше привязки к интернету, лимитам и доступности конкретного сервиса; - практика: можно понять реальные ограничения моделей, а не только пользоваться удобным интерфейсом чата.

Но локальный запуск - не магия.

Нужны ресурсы: память, вычислительная мощность, место на диске. Компактные модели проще запустить, но они не всегда дают качество крупных облачных. Более серьёзные модели требуют уже серьёзного железа.

Поэтому сейчас я смотрю на локальные LLM как на личную AI-лабораторию.

Облачные инструменты удобны для повседневных мощных задач. Локальные -для экспериментов, контроля и понимания того, как всё устроено.

А иногда ещё и для того, чтобы получить яркую вспышку вместо видео - и узнать о возможностях устройства чуть больше, чем планировал.

Пробовали запускать LLM локально? Что оказалось самым полезным или самым неожиданным?