Как запустить модель у себя с помощью ИИ
Открытые модели, которые работают на своём сервере без передачи данных наружу.
11 инструментов
Solo.io
Solo.io помогает платформенным и DevOps-командам управлять ИИ-агентами, их связями и защитой в облачной инфраструктуре.
Open-source
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
TensorFold
TensorFold запускает языковые модели локально на компьютерах Apple Silicon и видеокартах NVIDIA, помогая разработчикам работать с ними через API.
Vercel
Платформа для сборки, развёртывания и масштабирования веб-приложений и AI-функций.
Бесплатно
бесплатно
CosmoEdge
Среда для локального анализа видео и передачи результатов в рабочие системы, предназначенная разработчикам и инженерам внедрения.
Open-source
Rerun
Инструмент для работы с многомодальными данными в робототехнике.
Бесплатно
Русский язык
Open-source
бесплатно
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.