Как запустить модель у себя с помощью ИИ
Открытые модели, которые работают на своём сервере без передачи данных наружу.
8 инструментов
DeepPavlov
Открытая библиотека для русскоязычного NLP: классификация, извлечение сущностей, диалоговые модели.
Бесплатно
Русский язык
Open-source
EverOS
EverOS добавляет ИИ-агентам долговременную память, чтобы разработчики могли сохранять контекст и использовать накопленный опыт в новых задачах.
Open-source
Vosk
Офлайн-распознавание речи с поддержкой русского языка и небольшими моделями.
Бесплатно
Русский язык
Open-source
Conduit
Мобильное приложение для общения с ИИ через собственный сервер или совместимые сервисы, рассчитанное на пользователей iOS и Android.
Бесплатно
Open-source
Atomic Chat
Atomic Chat запускает языковые модели и ИИ-агентов на устройстве и подходит тем, кто хочет работать с ИИ локально.
Бесплатно
Open-source
CosmoEdge
Среда для локального анализа видео и передачи результатов в рабочие системы, предназначенная разработчикам и инженерам внедрения.
Open-source
Flutter Edge AI
Открытая библиотека для запуска мультимодальных языковых моделей и RAG локально в приложениях на Flutter.
Бесплатно
Open-source
LocalAI
Открытая платформа для запуска языковых, голосовых, визуальных и других ИИ-моделей на собственном оборудовании.
Open-source
Частые вопросы
Зачем запускать модель у себя?
Данные остаются в своей инфраструктуре, а стоимость не зависит от количества запросов к внешнему API.
Какое оборудование нужно?
Небольшим моделям хватает обычной видеокарты с 8–12 ГБ памяти, крупным нужны серверные ускорители или аренда вычислений.
Можно ли использовать открытую модель в коммерческом продукте?
Лицензии у открытых моделей разные: часть разрешает коммерческое применение, часть запрещает или требует раскрывать изменения. Это проверяют до внедрения.