Как я несколько часов гуглил, чтобы потом за 15 минут запустить локальный DeepSeek для Python и SQL
Полгода назад мне понадобился личный AI помощник (знаю...звучит слишком пафосно и мне самому это словосочетание не нравится) для работы на своем ноутбуке на Windows. В основном для достаточно простых вещей. Посмотреть простой Python код, разобраться с Pandas, найти ошибку в SQL запросе или подсказать, как можно переписать кусок кода. Проблема была в том, что рабочий код и данные нельзя было отправлять во внешний контур. Поэтому привычный сценарий с ChatGPT или другим облачным сервисом мне не подходил.Я знал, что существуют локальные языковые модели, но до этого никогда их самостоятельно не запускал. Казалось, что для этого придется разбираться в Linux, Docker, CUDA и еще десятке технологий.... В итоге все оказалось заметно проще ))))... Я установил Ollama, скачал DeepSeek и получил локального AI помощника, который работает непосредственно на моем компьютере. В этой статье покажу весь путь от установки до первого запроса. Без глубокого погружения в устройство LLM. Просто повторяем несколько шагов и получаем работающую модель через 15 минут.Сразу оговорюсь. Это не инструкция по построению полноценного корпоративного закрытого контура. Речь именно о локальном запуске модели на своем компьютере. Если у вас есть требования информационной безопасности, их необходимо учитывать отдельно. Читать далее