👨‍💻DEV [Maximilian Schwarzmüller] Локальные LLM через Ollama и LM Studio - Практическое руководство (2025)

[Odyvanchik]

[Maximilian Schwarzmüller] [Udemy]
Локальные LLM через Ollama и LM Studio - Практическое руководство (2025)



Слив курса Локальные LLM через Ollama и LM Studio — Практическое руководство [Udemy] [Maximilian Schwarzmüller]

***
Язык английский. Перевод на русский всех видео лекций с помощью ИИ***

Для кого этот курс:

* Beginner and advanced users of AI chatbots & LLMs

* Professionals that require a high degree of data privacy

* Tech enthusiasts and AI users that want to go beyond the basics

* Запускайте открытые большие языковые модели, такие как Gemma, Llama или DeepSeek, локально для выполнения AI-инференса на пользовательском оборудовании.

Это практический курс, который шаг за шагом обучает запуску современных больших языковых моделей (LLM) на вашем собственном компьютере с помощью инструментов Ollama и LM Studio.

Вот основные аспекты и навыки, которые вы получите:

* Изучение открытых LLM: Понимание, что такое открытые языковые модели, зачем они нужны и где их найти.

* Аппаратные требования: Разбор реальных требований к железу для локального запуска LLM.

* Квантование: Объяснение техники, которая позволяет запускать большие модели даже на обычных компьютерах.

* LM Studio: Практическая работа с установкой, настройкой, выбором, скачиванием и запуском моделей через LM Studio.

* Ollama: Установка, настройка и взаимодействие с моделями через Ollama.

* Реальные задачи: Использование LLM для OCR (распознавание текста на изображениях), суммирования PDF-документов, few-shot prompting, генерации креативного контента.

* Интеграция: Встраивание локальных моделей в собственные программы и приложения через API Ollama и LM Studio

Требования:

* Базовое понимание принципов работы и использования LLM

* НЕ требуются навыки программирования или продвинутые технические знания

* Если вы хотите запускать модели локально: потребуется не менее 8 ГБ (V)RAM

Откройте силу приватного и мощного ИИ на своем собственном ПК!

ChatGPT, Google Gemini и другие подобные AI-чат-боты стали стандартными инструментами на каждый день.

Но, как и любые инструменты, они подходят не для всех задач.

Когда важны приватность, стоимость, офлайн-доступ или глубокая кастомизация, запуск мощных открытых моделей локально на своем компьютере превосходит все проприетарные модели и сторонние AI-чат-боты.

Этот курс научит вас использовать открытые LLM, такие как Llama от Meta, Gemma от Google или DeepSeek, чтобы запускать AI-нагрузки и чат-ботов прямо на вашем устройстве — неважно, это мощный ПК или обычный ноутбук.

Почему локальные и открытые LLM?

В эпоху облачных AI и чат-ботов вроде ChatGPT локальный запуск современных моделей дает принципиальные преимущества.

Представьте, что вы используете передовой ИИ с такими возможностями:

* Нулевая или низкая стоимость: Забудьте о дорогих подписках — используйте мощные модели бесплатно.

* 100% приватность: Ваши запросы и данные всегда остаются на вашем компьютере.

* Оффлайн-доступ: Работайте с ИИ где угодно и когда угодно, даже без интернета.

* Свобода от привязки к поставщику: Доступ к разнообразной и быстрорастущей экосистеме открытых моделей.

* Потрясающие возможности: Откройте для себя, что такие открытые модели, как Gemma, Llama и DeepSeek, не просто альтернатива, а лидеры рейтингов и бенчмарков!

* Обзор курса

Этот курс — ваш подробный и практический путь в мир локальных LLM.

Мы упростим сложные моменты и проведём вас шаг за шагом — от установки до продвинутого использования.

Вы освоите:

* Мир открытых LLM: Что такое открытые модели, зачем они нужны и где их искать.

* Оборудование без секретов: Реальные требования к железу для локального запуска LLM.

* Квантование: Техника, позволяющая запускать большие модели на обычных компьютерах.

* LM Studio: Практика установки, настройки, выбора, скачивания и запуска моделей через LM Studio.

* Ollama: Установка, настройка и взаимодействие с моделями через Ollama.

* Реальные задачи: Применение знаний для OCR изображений, суммирования PDF-документов, few-shot prompting, генерации креативного контента.

* Интеграция в свои программы: Как подключать локальные модели к собственным скриптам и приложениям через API (LM Studio и Ollama).

* И многое другое! Постройте прочную базу и уверенность для самостоятельного освоения локального ИИ.

Курс идеально подойдет:

* Разработчикам, желающим интегрировать мощный и приватный ИИ в свои рабочие процессы или приложения.

* Техническим энтузиастам, стремящимся экспериментировать с передовым ИИ без ограничений облака.

* Людям, заботящимся о приватности данных при работе с ИИ.

* Всем, кто ищет мощные AI-решения без постоянных подписок.

* Студентам и профессионалам, желающим добавить востребованные практические навыки ИИ в свой арсенал.

Готовы взять под контроль своё AI-будущее?

Откройте для себя мир мощного, приватного и доступного искусственного интеллекта. Запишитесь на курс «Unlock Local AI Power» и начните запускать невероятные большие языковые модели прямо на своём компьютере уже сегодня!

Материалы курса:

5 разделов • 58 лекций • Общая продолжительность 3 ч 54 мин

Введение

* Добро пожаловать на курс!

* Что такое «открытые степени магистра права»?

* Почему вам стоит проводить открытые программы LLM локально?

* Популярные открытые программы LLM — некоторые примеры

* Где найти открытые степени магистра права?

* Локальное выполнение LLM — доступные варианты

* Проверьте лицензии моделей!

* Слайды курса

Понимание требований к оборудованию и квантования

* Введение в модуль

* Требования к оборудованию LLM — первые шаги

* Вывод требований к оборудованию из параметров модели

* Квантование спешит на помощь!

* Работает ли он на вашем компьютере?

Глубокое погружение в LM Studio

* Введение в модуль

* Локальный и удаленный запуск

* Установка и использование LM Studio

* Поиск, загрузка и активация открытых LLM

* Использование интерфейса чата LM Studio

* Работа с системными подсказками и предустановками

* Управление чатами

* Возможности для опытных пользователей по управлению моделями и чатами

* Использование мультимодальных моделей и извлечение контента из изображений (OCR)

* Анализ и обобщение PDF-документов

* Вперед к более продвинутым настройкам

* Понимание температуры, top_k и top_p

* Управление температурой, top_k и top_p в LM Studio

* Управление базовой средой выполнения и конфигурацией оборудования

* Управление длиной контекста

* Использование мгновенного внимания

* Работа со структурированными результатами

* Использование локальных LLM для генерации кода

* Генерация контента и подсказки с небольшим количеством кадров (инженерия подсказок)

* Вперед к программному использованию

* LM Studio и ее совместимость с OpenAI

* Еще примеры кода!

* Более глубокое изучение API LM Studio

* Использование Python/JavaScript SDK

Глубокое погружение в Оллама

* Введение в модуль

* Установка и запуск Ollama

* Поиск пригодных для использования открытых моделей

* Локальное выполнение открытых LLM через Ollama

* Добавление графического интерфейса с помощью Open WebUI

* Работа с многострочными сообщениями и вводом изображений (мультимодальность)

* Проверка моделей и извлечение информации о моделях

* Редактирование системных сообщений и параметров модели

* Сохранение и загрузка сессий и моделей

* Управление моделями

* Создание чертежей моделей с помощью Modelfiles

* Создание моделей из файлов моделей

* Понимание шаблонов моделей

* Создание модели с нуля из файла GGUF

* Начало работы с сервером Ollama (API)

* Изучение API Ollama и программного доступа к модели

* Получение структурированного вывода

* Еще примеры кода!

* Использование Python/JavaScript SDK

Обзор курса.

* Округлять

* Бонусная лекция



—————————————————————————

🔗 Продажник:

📥 СКАЧАТЬ КУРС:

Для просмотра содержимого вам необходимо Войти или Зарегистрироваться.

🔐 Хотите получить доступ?

Чтобы увидеть скрытые ссылки и ставить лайки, активируйте VIP-статус.

💎 ПОЛУЧИТЬ ДОСТУП Наш Telegram канал