
Локально запустить LLM сегодня можно за десять минут — например, с помощью LM Studio. Но как только модели нужно дать доступ команде, подключить RAG или встроить ее в сервис — такого подхода зачастую недостаточно.

Локально запустить LLM сегодня можно за десять минут — например, с помощью LM Studio. Но как только модели нужно дать доступ команде, подключить RAG или встроить ее в сервис — такого подхода зачастую недостаточно.
Приветствую в рассказе о запуске моделей в слегка изолированном окружении, без ИИ-картинок, нейрослопа, ботов и прочего телеграма.
Локальный запуск ИИ-моделей (Читать полностью »
В середине 2025 года приобрел себе для работы ноутбук Lenovo Thinkbook 14+. После выхода моделей gpt-oss протестировал локальный инференс младшей модели и результаты для меня были весьма удивительными. Затем я провел тесты еще на двух своих ноутбуках, а совсем недавно на работе собрал заинтересованных ребят и появились результаты еще 5 ноутбуков.
Предисловие. Я тут работаю с lmstusio сервером и мне нужно было приложение на andriod которое бы с ним работало быстро и без всяких дополнительных танцев с бубном. Сделав его я подумал почему бы не предложить другим может кому то же надо. Выглядит он так
В этом посте я покажу, как использовать Continue Plugin вместо GitHub Copilot, подключив к нему собственную локальную модель LLM без доступа к интернету. Такой подход обеспечивает максимальную конфиденциальность: ни IDE, ни LM Studio не имеют возможности передавать ваши файлы в облако.
Никакой сети – всё работает только в вашем компьютере.
|
Плагин |
Функции |
Как работает |
|---|---|---|
|
Continue |
Генерация кода, исправление ошибок, чат‑режим по коду |
Как-то пару месяцев назад пришел ко мне в гости в коворкинг поработать удаленно мой давний приятель. Он пишет на Java и использует в своей работе IntelliJ IDEA. Помню, он долго восхищался новой на тот момент фичей встроенного AI Assistant - умением генерировать commit message.
Привет! Если вы мобильный разработчик и следите за AI-трендами, наверняка задумывались о том, как интегрировать языковые модели (LLM) в свои приложения прямо из Android Studio. В этой статье я расскажу, как это можно сделать быстро и просто, не полагаясь на внешние API и облачные решения.
Я поделюсь пошаговой инструкцией о запуске локальной LLM на вашем компьютере и интеграции её в Android Studio. Мы разберёмся, как выбрать модель, подготовить окружение и как использовать.
Выбор и загрузка модели
Требования к железу
Исходный код, разобранный в данной статье, опубликован в этом репозитории
Длительный промежуток времени я искал модель, специально заточенную под вызов инструментов для внешних интегираций. Критерием поиска являлось минамальное колличество галлюцинаций при использовании железа с потребительского рынка