Язык английский
Хотите получить полный контроль над искусственным интеллектом?
Узнайте, как раскрыть мощь языковых моделей и генераторов изображений прямо на своём компьютере — без облака, без рисков для данных, с максимальной производительностью.
Автоматизация ИИ и интеллектуальные агенты трансформируют индустрии прямо сейчас.
Но что если вы не хотите зависеть от внешних провайдеров?
Что если вам нужна инфраструктура ИИ, которая на 100% находится под вашим контролем — для приватности, максимальной производительности или полной творческой свободы?
Этот курс — пошаговое руководство в мир локального ИИ.
Вы не просто научитесь устанавливать отдельные инструменты — вы создадите полноценную экосистему, где языковые модели, генераторы изображений и видео и интеллектуальные агенты работают вместе.
Всё запускается полностью локально — на вашем оборудовании.
Мы будем использовать инструменты с открытым исходным кодом: Ollama, LM Studio, Anything LLM, Flowise, n8n, Docker, Supabase, ComfyUI, MCP и Open WebUI.
Вместе мы создадим ваш персональный центр управления ИИ — от автоматизации текста до генерации изображений, аудио и видео.
Забудьте ограничения облачных сервисов.
После курса вы сможете создать систему ИИ, превосходящую стандартные решения по функциональности, безопасности и гибкости.
Почему этот курс уникален
- Большинство курсов показывают один инструмент.
- Этот курс учит создавать полноценную независимую инфраструктуру ИИ.
Для кого этот курс:
- Предприниматели и самозанятые специалисты
- Разработчики и технические специалисты
- Энтузиасты ИИ
- Частные пользователи, которым важна приватность
- Компании
- Все, кто хочет объединить ИИ, автоматизацию и языковые модели локально
Чему вы научитесь:
- Основы локального ИИ: языковые модели, диффузионные модели, RAG и автоматизация ИИ на локальной инфраструктуре
- Установка и настройка Ollama, LM Studio и Anything LLM
- Запуск локальных языковых моделей (GPT, Qwen, Deepseek, Gemma, Mistral и другие)
- Как работают диффузионные модели: Stable Diffusion, Flux, Wan, Qwen и другие
- Понимание оборудования: GPU, VRAM, RAM, объединённая память и основы устройств Apple
- Pinokio: быстрая и простая установка локального ИИ
- Промпт-инжиниринг для языковых моделей, SDXL и моделей Flux
- Применение RAG (генерация с дополнением извлечением) и эмбеддингов локально
- Понимание векторных баз данных и их использование с Supabase, Postgres и SQL
- Подготовка данных в Markdown: разбиение на части, перекрытие и оптимизация
- Подключение Anything LLM к Ollama и создание собственного RAG-чатбота
- Модели компьютерного зрения, OCR и распознавание изображений с Google Gemma и Qwen VL
- Вычисления во время выполнения и «мыслящие» языковые модели с DeepSeek R и GPT-OSS
- Вызов функций и использование инструментов: подключение внешних инструментов к языковым моделям
- Понимание квантования: FP16, BF16, Q8, Q4, GGUF и советы по производительности
- Использование ComfyUI, Forge, Fooocus и Automatic1111 локально
- Генерация изображений и видео локально с SDXL, Flux, Qwen и моделями генерации видео
- Обучение LoRA, ControlNet и создание стабильных персонажей для AI-инфлюенсеров
- Использование локального AI-аудио: Whisper, TTS, STT и генерация музыки
- Агентный ИИ с n8n: триггеры, действия, MCP-клиент и хост
- Интеграция Supabase в n8n для эмбеддингов, SQL и RAG-процессов
- Email-агенты, вебхуки и автоматизация с Google и n8n
- Подключение Open WebUI и ComfyUI к n8n для автоматизации изображений и видео
- MCP-сервер и клиент: локальная интеграция инструментов с n8n и LM Studio
- Создание локального RAG-агента с Flowise, Postgres и Ollama
- Установка через Docker для n8n, Supabase, Open WebUI и других инструментов
- OCR и обработка документов: извлечение данных из изображений, PDF и счетов
- Приватность, соответствие требованиям и лицензии с открытым исходным кодом (MIT, Apache и другие)
- Безопасность: понимание атак jailbreak, внедрения запросов, галлюцинаций и рисков MCP
- Создание масштабируемой локальной AI-инфраструктуры для бизнеса и предприятий
