Приватный, локальный и самостоятельный ИИ

37 мин

Видео

Возможности VMware Private AI Foundation и обновление от Broadcom

Tech Field Day. Показывает приватный ИИ как многослойную инфраструктуру: контролируемые вычисления, изолированные среды, Kubernetes, контейнеры для инференса, управление моделями, самообслуживание, совместное использование GPU и мониторинг. Это напрямую соответствует предупреждению статьи: приватность зависит от границ, логов, доступа и операций, а не от слова «локально».

Эксперт

13 мин чтения

Статья

Файнтюнинг в 2026 году: когда LoRA выигрывает у RAG и как обойтись без кластера

Файнтюнинг через LoRA стал доступным — можно запустить полноценное обучение на ноутбуке или арендовать GPU на час. Какие паттерны работают, в каких случаях файнтюнинг выигрывает у RAG, и сквозной практический рабочий процесс от подготовки данных до развёртывания.

Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.

Эксперт

32 мин

Видео

Fast LLM Serving with vLLM and PagedAttention

Anyscale. Проходит, почему наивный LLM-serving тратит впустую 60–80% памяти GPU, как PagedAttention заимствует пейджинг в стиле OS, чтобы это починить, и почему continuous batching даёт те самые 24× по throughput, на которые опирается арифметика статьи. После этого фраза статьи «вам повезёт попасть в 50% утилизации» перестаёт казаться абстрактной.

Эксперт

59 мин

Видео

Developing an LLM: Building, Training, Finetuning

Sebastian Raschka. Более медленное прохождение Себастьяна Рашки о том, где fine-tuning сидит в более широком пайплайне обучения LLM — instruction-тюнинг, classification fine-tuning, методы экономии параметров и компромиссы, которые статья перечисляет, прежде чем рекомендовать LoRA. Хорошая калибровка перед стартом, особенно если ваша команда обсуждает, является ли fine-tuning вообще правильным шагом.

Эксперт

157 мин

Видео

Fine Tuning LLM Models – Generative AI Course

freeCodeCamp.org. Длинный курс «сначала теория, потом код», покрывающий квантизацию, LoRA, QLoRA и полный PEFT на Llama 2 и Gemma — на железе, которое реально есть у большинства разработчиков. Это самое близкое к опыту «постой рядом с тем, кто это уже делал» на YouTube, и оно совпадает с тезисом статьи «кластер вам не нужен» с конкретными бюджетами по VRAM.

Эксперт

6 мин

Видео

LM Studio Tutorial: Run Large Language Models (LLM) on Your Laptop

Kevin Stratvert. Тот же воркфлоу, что и с Ollama, но в GUI: скачать LM Studio, подтянуть модель Llama или Gemma, начать чат, бросить PDF и задавать по нему вопросы. Хорошо для читателей, которые не хотят жить в терминале — также полезно, чтобы прочувствовать, как 1B–3B модель реально показывает себя против более тяжёлой.

Уверенный

14 мин

Видео

Learn Ollama in 15 Minutes - Run LLM Models Locally for FREE

Tech With Tim. Плотное, по делу прохождение по Ollama — установить, скачать модель, начать чат, затем потыкать локальный HTTP API из Python и создать кастомную модель через Modelfile. Покрывает ровно тот воркфлоу, что описывает статья для повседневного использования на Mac, включая то, как думать о размере модели против RAM вашей машины.

Уверенный

Приватный, локальный и самостоятельный ИИ

Начните здесь

Локальный AI на вашем Mac: Ollama, LM Studio и что реально умеют 7B-модели

Паттерны приватного ИИ: локально, VPC, self-hosted и гибрид

Self-hosted vs hosted инференс: vLLM, TGI и математика точки безубыточности

Еще по этой теме

Возможности VMware Private AI Foundation и обновление от Broadcom

Файнтюнинг в 2026 году: когда LoRA выигрывает у RAG и как обойтись без кластера

Fast LLM Serving with vLLM and PagedAttention

Developing an LLM: Building, Training, Finetuning

Fine Tuning LLM Models – Generative AI Course

LM Studio Tutorial: Run Large Language Models (LLM) on Your Laptop

Learn Ollama in 15 Minutes - Run LLM Models Locally for FREE