ИИ-агент на ПК: как запустить его локально, термины и чек-лист

Подробности, цифры, термины и чек-лист по теме «ИИ-агент на ПК: как запустить его локально». Страница справочника целиком: ИИ-агент на ПК локально.

Коротко о теме

Локальный ИИ агент на ПК: модель в Ollama, Open WebUI или AnythingLLM, контекст от 64 тыс. токенов и момент, когда агента пора нести на сервер.

Подробности по разделам

Из чего собрать ИИ-агента на ПК

Последние две берут, когда агент должен действовать сам: подробности на страницах Hermes Agent и OpenClaw.

Почему локальному ИИ-агенту мало контекста по умолчанию

Для агентов, веб-поиска и инструментов программирования документация Ollama советует не меньше 64 тысяч. Вторая команда показывает, сколько модели поместилось в видеокарту: в колонке PROCESSOR должно стоять 100% GPU. Если часть ушла на процессор, ответы заметно замедлятся, и тогда уменьшают модель или окно.

Когда переносить ИИ-агента с ПК на сервер

Логика агента живёт на VPS, а модель приходит по OpenAI-совместимому API. Своя модель на сервере требует видеокарты, такие серверы сдаются с почасовой оплатой. Три ответа, и подсказка покажет, что ставить или когда нужен сервер

Ключевые цифры

Термины на странице

Ollama
Ollama запускает языковые модели на своём компьютере или сервере одной командой.
GPU
GPU это видеокарта. На сервере её используют для нейросетей, рендера и расчётов.
Видеопамять
Видеопамять ограничивает, какая модель нейросети поместится на видеокарту.
PowerShell
PowerShell это командная оболочка Windows для автоматизации администрирования.
Python
Python это язык программирования. На сервере на нём часто пишут ботов и скрипты.
ОЗУ
ОЗУ это оперативная память. Её чаще всего не хватает раньше, чем процессора: базы данных и сайты на CMS держат данные в памяти.
LLM
LLM это большая языковая модель. Для запуска на своём сервере ей нужна видеопамять или много оперативной.
Linux
Linux это семейство операционных систем для серверов: Ubuntu, Debian, AlmaLinux и другие.

Что проверить

  1. Посчитайте видеопамять под модель до заказа сервера.
  2. Начните с почасовой оплаты и выключайте сервер после работы.
  3. Проверьте драйверы и версию CUDA под ваш фреймворк.
  4. Выберите конфигурацию по памяти и диску под задачу, процессор обычно вторичен.
  5. Проверьте тип виртуализации: KVM даёт свою систему и гарантированные ресурсы.
  6. Уточните, входит ли IPv4 и сколько стоит трафик сверх пакета.

Связанные страницы