Зачем вам локальный ИИ, когда интернет умрет?
Представьте: мир погрузился в хаос, интернет отключен, а вам нужно узнать, как вырастить картошку или починить генератор. Или просто хотите иметь доступ к знаниям, когда все облака рухнут. Локальный архив знаний с ИИ — это не паранойя, а практичность. И 24 ГБ VRAM — ваш билет в этот оффлайн-рай.
Почему именно 24 ГБ VRAM? Магия чисел
Это не случайная цифра. RTX 4090, RTX 3090 — популярные карты с таким объемом. Достаточно, чтобы запустить умные модели, но не настолько, чтобы разориться. В статье "Сколько VRAM реально нужно для локальных LLM" мы подробно разбирали, почему сообщество переоценивает запросы. Коротко: 24 ГБ — это золотая середина.
Какие модели скачать? Не все гиганты одинаково полезны
Вам нужны модели, которые умны, но влезают в 24 ГБ. Спасибо квантованию. Берете большую модель, сжимаете ее, и она работает быстрее, занимая меньше памяти. Но теряет ли ум? Иногда да, но правильно выбранное квантование сохраняет разум.
Мои рекомендации для 24 ГБ VRAM:
| Модель | Рекомендуемое квантование | Примерный размер | Зачем она нужна |
|---|---|---|---|
| Llama 3.1 70B | Q4_K_M | ~40 ГБ (но с GPU+RAM) | Универсальный интеллект, ответы на сложные вопросы |
| Qwen 2.5 32B | Q5_K_M | ~20 ГБ | Отличное понимание контекста, многозадачность |
| Mixtral 8x7B | Q4_K_M | ~26 ГБ (но sparse, эффективно) | Быстрые ответы, хорошее качество |
| GLM-4.5-Air | IQ3_S | ~10 ГБ | Компактная, но способная, для экономии ресурсов |
Подробнее об этих и других моделях читайте в "Модель на конец света". Там же найдете ссылки для скачивания.
Но как запустить? Инструменты.
Инструменты: ваш арсенал для оффлайн-мира
Вам не нужно быть гением, чтобы настроить это. Есть инструменты, которые сделают всю грязную работу.
- Ollama: Простота установки, управление моделями через командную строку. Идеально для быстрого старта.
- LM Studio: Графический интерфейс, удобно для тех, кто не любит терминал.
- llama.cpp: Для гиков, которые хотят максимального контроля и оптимизации. Поддерживает GGUF формат.
Если вы хотите запустить модель в браузере, посмотрите этот гайд про Open WebUI.
Пошаговый план: от нуля до архива знаний
1 Подготовка системы
Убедитесь, что у вас есть 24 ГБ VRAM. Проверьте драйвера NVIDIA. Установите Python (желательно 3.10 или новее) и Git. Создайте отдельную директорию для всего архива.
mkdir ~/ai_archive
cd ~/ai_archive2 Установка Ollama (или другого инструмента)
Для Ollama:
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | shЗапустите Ollama сервис:
ollama serveВ другом терминале скачайте модель, например, Llama 3.1 70B в квантованном виде. Но Ollama имеет свои встроенные модели, но вы можете добавить GGUF. Для полного контроля используйте llama.cpp.
Внимание: скачивание моделей требует много места на диске. Убедитесь, что у вас есть хотя бы 100 ГБ свободного места. И скачивайте заранее, пока интернет еще работает!
3 Загрузка моделей
Используйте Ollama для загрузки моделей из своего репозитория или скачайте GGUF файлы с Hugging Face. Например, для llama.cpp:
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp
makeЗатем скачайте модель в формате GGUF. Рекомендую сайт Hugging Face или TheBloke.
Например, для Llama 3.1 70B Q4_K_M:
wget https://huggingface.co/TheBloke/Llama-3.1-70B-GGUF/resolve/main/llama-3.1-70b.Q4_K_M.gguf4 Настройка для оффлайн-работы
Убедитесь, что все инструменты и модели работают без интернета. Протестируйте, отключив сеть. Для llama.cpp запустите модель:
./main -m llama-3.1-70b.Q4_K_M.gguf -p "Привет, как дела?" -n 128Если видите ответ — все работает.
5 Индексация данных
Это самая сложная часть. Вам нужно скачать данные: Wikipedia, учебники, руководства. Сохраните их в текстовом формате (например, markdown, txt). Затем используйте инструменты для создания векторной базы данных, например, Chroma или FAISS, и подключите к модели через RAG (Retrieval-Augmented Generation).
Для этого можно использовать Ollama с LangChain или другие фреймворки. Но в оффлайн-режиме вам нужно все предварительно подготовить.
Совет: начните с малого. Скачайте дамп русской Wikipedia (около 20 ГБ в сжатом виде) и обработайте его. Используйте инструменты для разбивки на чанки и создания эмбеддингов. Это займет время и ресурсы, но это того стоит.
Если вы хотите узнать больше о настройке OCR для сканирования книг, посмотрите гайд по open-source OCR моделям.
6 Запуск и тестирование
Соберите все вместе: модель, векторную базу данных, интерфейс (например, Open WebUI). Протестируйте запросы. Убедитесь, что система отвечает на вопросы по вашим данным.
Нюансы, которые вас убьют, если их проигнорировать
Квантование — это не магия. Чем сильнее сжатие, тем хуже качество. Но для многих задач Q4_K_M — хороший баланс. Подробнее о форматах GGUF читайте в статье "Почему квантованные модели почти одинакового размера?".
Управление памятью: 24 ГБ VRAM — это не только для модели. Нужно место для контекста, для кэша. Используйте техники, как Binary KV cache, чтобы сэкономить память. Об этом читайте в "Binary KV cache: как сохранить 67% VRAM".
Производительность: большие модели медленные. На 70B параметрах даже с квантованием вы можете получать 1-2 токена в секунду. Это нормально для архива, но не для чата в реальном времени. Выберите модель под ваши нужды.
Если вы столкнулись с проблемами, обратитесь к "Топ-5 проблем при запуске локальных AI-моделей" и практическому гайду по избеганию ошибок.
Возможные ошибки и как их исправить
| Ошибка | Причина | Решение |
|---|---|---|
| Недостаточно памяти CUDA | Модель не влезает в VRAM | Используйте более агрессивное квантование (например, Q3_K_S) или загружайте часть слоев в RAM (с помощью llama.cpp или другого инструмента). |
| Медленная работа | Слишком большая модель или слабый GPU | Выберите меньшую модель или используйте более легкое квантование. Также убедитесь, что используете GPU, а не CPU. |
| Модель не отвечает или выдает ерунду | Проблемы с загрузкой модели или поврежденный файл | Перекачайте модель, проверьте целостность файла. Также убедитесь, что используете правильный prompt-формат. |
FAQ: частые вопросы
Вопрос: А если у меня только 16 ГБ VRAM?
Ответ: Тогда выбирайте модели поменьше, например, Qwen 2.5 32B в Q4_K_M займет около 20 ГБ, но с использованием RAM можно уместить. Или используйте Mixtral 8x7B, который эффективно использует память. Также посмотрите гайд для 4 ГБ VRAM для идей по оптимизации.
Вопрос: Как обновлять знания в архиве без интернета?
Ответ: Никак. Поэтому скачивайте все заранее. Или периодически, когда интернет есть, обновляйте дампы данных и переиндексируйте. Это ручной процесс.
Вопрос: Какие данные самые важные для архива?
Ответ: Wikipedia, учебники по медицине, выживанию, инженерии, сельскому хозяйству. Также добавьте руководства по ремонту техники, которая у вас есть. И не забудьте про развлечения — книги, фильмы (в текстовом виде, например, сценарии).
Последний совет: начните сегодня
Интернет может отключиться завтра. Или через год. Но скачивание и настройка моделей занимает время. Не откладывайте. Начните с одной модели и небольшого набора данных. Постепенно расширяйте архив.
И помните: в апокалипсисе тот, кто владеет знаниями, владеет миром. Или хотя бы своим огородом.
Если вы хотите углубиться в технические детали, например, как работает дистилляция моделей, читайте про дистилляцию в Mamba. Или если интересно, как заглянуть внутрь ИИ, есть статья про механистическую интерпретируемость.
Удачи в создании архива. И пусть интернет никогда не подведет.
