Локальный запуск LLM в 2025: полный гайд по инструментам (Ollama, LM Studio, Docker Model Runner)

Локальный запуск LLM в 2025: HuggingFace Transformers, llama.cpp, LM Studio, Ollama, vLLM, Docker Model Runner — Полный гайд! Как запустить большие языковые модели (LLM) локально? В этом видео мы подробно разберём 6 лучших инструментов для локального запуска моделей. Мы не просто перечислим инструменты, а подробно изучим интерфейс каждого, поработаем с командной строкой и запустим тесты производительности, чтобы вы могли выбрать лучшее решение под свои задачи. 💡 Что вы узнаете из видео? - Преимущества локального запуска LLM: безопасность данных, экономия и стабильность - Полный обзор инструментов HuggingFace Transformers, llama.cpp, LM Studio, Ollama, vLLM и Docker Model Runner - Как выбрать инструмент под свой уровень и задачи (от новичков до профессионалов) - Реальные примеры запуска моделей через графический интерфейс и командную строку - Тесты производительности и практические рекомендации по оптимизации 🔥 Почему это важно? В 2025 году локальный запуск LLM — уже не тренд, а необходимость. Это контроль над вашими данными, конфиденциальность, максимальная скорость ответов и экономия на API. Мы подробно объясним, как добиться максимальной эффективности от HuggingFace Transformers, llama.cpp, LM Studio, Ollama, vLLM и Docker Model Runner. ⚡ Ключевые моменты: ✔️ HuggingFace Transformers — для максимальной кастомизации и R&D ✔️ llama.cpp — быстрый и легкий запуск на CPU ✔️ LM Studio — идеальный интерфейс для новичков и RAG из коробки ✔️ Ollama — самый популярный...