Как запустить модель у себя с помощью ИИ

Открытые модели, которые работают на своём сервере без передачи данных наружу.

6 инструментов

EverOS EverOS добавляет ИИ-агентам долговременную память, чтобы разработчики могли сохранять контекст и использовать накопленный опыт в новых задачах. Open-source

agentgateway agentgateway объединяет маршрутизацию, защиту и мониторинг трафика для LLM, MCP-сервисов и ИИ-агентов; подходит разработчикам и платформенным командам. 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

nanobot Открытый агент для самостоятельного запуска с веб-интерфейсом, терминалом и поддержкой чата. 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.