Локальные LLM: стоит ли поднимать модель у себя и что для этого нужно?

Разбираемся, как запустить языковую модель на своём компьютере, какое железо потребуется и когда это действительно имеет смысл. Практическое руководство с примерами кода для начинающих разработчиков.

РазработкаИИ

27 нояб..2025

6 мин

Языковые модели (LLM) стали неотъемлемой частью работы современного разработчика. ChatGPT, Claude, Gemini — все эти сервисы работают в облаке, и для их использования нужен интернет. Но что если хочется иметь свою собственную модель, которая работает прямо на вашем компьютере? Давайте разберёмся, когда это имеет смысл и что для этого потребуется.

Зачем вообще нужна локальная LLM?

Прежде чем погружаться в технические детали, стоит понять, какие проблемы решает локальная модель. Во-первых, это приватность. Все ваши запросы остаются на вашем компьютере, никуда не уходят и не анализируются сторонними сервисами. Это критично, если вы работаете с конфиденциальными данными компании или личной информацией клиентов.

Во-вторых, независимость от интернета. Облачные сервисы могут быть недоступны из-за проблем с сетью, технических работ или по другим причинам. Локальная модель работает всегда, пока работает ваш компьютер. В-третьих, это отсутствие ограничений. Многие облачные сервисы имеют лимиты на количество запросов в день или требуют оплаты за активное использование. С локальной моделью вы платите только за электричество.

Но есть и обратная сторона. Локальные модели требуют мощного железа, они медленнее облачных аналогов, а их качество ответов часто уступает топовым коммерческим решениям. Также вам придётся самостоятельно разбираться с установкой и настройкой.

Какое железо потребуется?

Здесь начинается самое интересное. Языковые модели бывают разных размеров, и чем больше модель, тем она умнее, но и тем больше ресурсов требует. Размер модели измеряется в параметрах: 7B (7 миллиардов), 13B, 70B и так далее.

Для комфортной работы с моделью на 7B параметров вам потребуется видеокарта с минимум 8 ГБ видеопамяти. Это может быть, например, NVIDIA RTX 3060 или аналог от AMD. Если хотите запустить модель на 13B параметров, желательно иметь 16 ГБ видеопамяти. Модели 70B+ уже требуют профессиональные карты или несколько GPU.

Оперативной памяти желательно иметь от 16 ГБ, а лучше 32 ГБ, особенно если планируете работать с большими контекстами. Процессор не так критичен, подойдёт любой современный многоядерный чип. Также понадобится место на диске: сами модели весят от 4 ГБ до нескольких десятков гигабайт, в зависимости от размера и формата.

Если у вас нет мощной видеокарты, можно запустить модель на процессоре, но работать она будет гораздо медленнее. Вместо нескольких секунд на ответ может уйти минута и больше.

Какие модели стоит попробовать?

На момент 2025 года существует множество открытых моделей, которые можно запустить локально. Семейство Llama от Meta остаётся одним из самых популярных. Llama 3 в версиях 8B и 70B показывает отличные результаты в большинстве задач. Модель хорошо справляется с генерацией кода, ответами на вопросы и творческими задачами.

Ещё один интересный вариант — Mistral. Модели этой линейки компактнее, чем Llama аналогичного качества, что позволяет запускать их на более скромном железе. Mistral 7B может работать даже на игровых ноутбуках среднего уровня.

Для специализированных задач, например работы с кодом, стоит обратить внимание на CodeLlama или DeepSeek Coder. Эти модели специально обучены на программном коде и лучше справляются с задачами написания и анализа программ.

Практический пример запуска

Давайте посмотрим, как запустить локальную модель на практике с помощью Ollama. Сначала нужно установить саму программу. Для Linux и macOS достаточно выполнить команду из официального сайта, для Windows есть установщик. После установки откройте терминал и выполните команду ollama run llama3. Ollama автоматически скачает модель, если её ещё нет на вашем компьютере, и запустит интерактивный чат.

Теперь можно задавать вопросы прямо в терминале. Попробуйте написать "Напиши функцию на Python для сортировки массива" и посмотрите на результат. Модель сгенерирует код и даже объяснит, как он работает.

Если хотите использовать модель в своих Python-скриптах, Ollama предоставляет простой API. Вот минимальный пример:

import requests
import json

def ask_llm(prompt):
    response = requests.post('http://localhost:11434/api/generate',
                           json={
                               'model': 'llama3',
                               'prompt': prompt
                           },
                           stream=True)
    
    for line in response.iter_lines():
        if line:
            data = json.loads(line)
            if 'response' in data:
                print(data['response'], end='')

ask_llm("Объясни, что такое рекурсия")

Этот код отправляет запрос к локально запущенной модели и выводит ответ по мере его генерации.

Оптимизация и тонкая настройка

Когда вы освоитесь с базовым использованием, можно начать экспериментировать с параметрами. Один из ключевых параметров — температура (temperature). Она контролирует "креативность" модели. Значение 0.1 даст более предсказуемые и консервативные ответы, а 0.9 — более разнообразные и творческие, но иногда менее точные.

Параметр top_p работает похожим образом, но использует другой механизм. Если temperature управляет случайностью выбора токенов, то top_p ограничивает набор токенов, из которых выбирается следующее слово.

Можно также настроить контекст — количество токенов, которое модель "помнит" из предыдущего разговора. Чем больше контекст, тем больше памяти требуется, но модель лучше понимает длинные диалоги.

Интеграция в рабочий процесс

Локальную LLM можно интегрировать практически в любой инструмент разработки. Многие современные редакторы кода, такие как VS Code, поддерживают плагины для работы с локальными моделями. Например, расширение Continue позволяет использовать Ollama для автодополнения кода и ответов на вопросы прямо в редакторе.

Можно создать своего Telegram-бота, который будет общаться через вашу локальную модель. Или написать скрипт для автоматической генерации документации к коду. Возможности ограничены только вашей фантазией и мощностью компьютера.

Стоит ли оно того?

Однозначного ответа нет — всё зависит от ваших задач и возможностей. Если у вас уже есть мощный компьютер с хорошей видеокартой, стоит попробовать. Вы получите опыт работы с ML-инфраструктурой, поймёте, как устроены языковые модели изнутри, и получите инструмент, который работает без подключения к интернету.

Если же главная цель — просто использовать AI в работе, и железа нет, то облачные сервисы будут удобнее и эффективнее. Они дают лучшее качество ответов, работают быстрее и не требуют технических знаний для настройки.

Но даже если вы не планируете постоянно использовать локальные модели, попробовать стоит хотя бы для расширения кругозора. Установите Ollama, запустите небольшую модель и поэкспериментируйте. Возможно, вы найдёте для неё применение в своих проектах, а может быть, просто получите новые знания о том, как работают современные AI-технологии.

Хотите углубить свои знания в Python и научиться работать с различными технологиями?

Приглашаем вас на платформу Кодик, где мы создаём курсы и материалы специально для начинающих разработчиков. А ещё у нас есть крутой Telegram-канал с дружным комьюнити, где можно задать вопросы, поделиться опытом и найти единомышленников. Присоединяйтесь!