Открытые нейросети — это модели с открытым исходным кодом и/или весами, доступными для изучения, дообучения и развертывания. Они лежат в основе многих задач компьютерного зрения, генерации изображений и текста. Ключевые примеры: Stable Diffusion, Llama, Mistral, Qwen и др. Подробнее о базовых понятиях см. в наших материалах: что такое нейросети, как работают нейросети, типы и архитектуры, генеративные модели и LLM.
Локальные модели — это не отдельный класс архитектур, а способ развертывания. Речь о запуске инференса офлайн на вашем ПК или сервере. Локальная установка дает контроль над вычислениями, улучшает приватность данных и позволяет работать без интернета.
Сравнение подходов:
| Критерий | Открытые/локальные | Облачные/закрытые |
|---|---|---|
| Контроль | Полный: выбор версии, настройка инференса офлайн | Ограниченный: платформа задает правила |
| Приватность данных | Высокая (данные не покидают устройство) | Зависит от провайдера |
| Стоимость при больших объемах | Низкая/предсказуемая (свой железо) | Может расти по мере использования |
| Скорость | Зависит от ПК (низкая задержка в локальной сети) | Сеть/очереди/лимиты |
| Качество | Зависит от выбранной модели/настроек | Часто топовые закрытые модели |
| Обновления | Ручное | Автоматически у провайдера |
Локальный запуск уместен, когда важны:
Железо определяет, какие локальные модели вы потянете и с какой скоростью. Короткая шпаргалка:
| Задача | Минимум (работает) | Комфортно | Примечания |
|---|---|---|---|
| Stable Diffusion 1.5 | GPU 4–6 ГБ VRAM или CPU, RAM 16 ГБ | GPU 8–12 ГБ VRAM | На CPU медленно; на GPU быстро и стабильно |
| SDXL | GPU 8–12 ГБ (с оптимизациями) | 12–16+ ГБ | Больше VRAM — выше размер кадров/скорость |
| Flux/современные диффузионки | 12–24 ГБ | 24–48 ГБ | Зависит от варианта веса и оптимизаций |
| LLM 7B (4-bit) | RAM 8–12 ГБ, без GPU | RAM 16 ГБ, iGPU/MPS | Формат GGUF/квантизация 4-бит |
| LLM 13B (4-bit) | RAM 12–16 ГБ | 24–32 ГБ или GPU 8–12 ГБ | Чем больше контекст, тем больше ОЗУ |
| Хранилище | SSD 30–100+ ГБ | SSD 200–1000 ГБ | Один чекпоинт SDXL = 2–8+ ГБ, LLM 7–20+ ГБ |
Советы по совместимости:
Stable Diffusion локально — один из самых доступных способов генерации изображений дома. Обзор самого движка и примеров — на странице Stable Diffusion. Ниже — популярные варианты установки на ПК.
Вариант A: Automatic1111 WebUI (Windows/Linux/macOS)
Вариант B: ComfyUI — модульные графовые пайплайны
Вариант C: DiffusionBee (macOS) — установка «в один клик» для Apple Silicon.
Советы:
Чтобы запускать локальные языковые модели (чат, суммаризация, код), удобно использовать:
Рекомендации по старту:
Разобраться в базе помогут материалы: LLM, глубокое обучение, few-shot и техники.
При локальной установке вы сами выбираете модули и плагины:
Модули и плагины часто экономят VRAM/время или расширяют качество генеративных результатов без покупки нового железа.
Локальный запуск повышает приватность данных, но требует дисциплины:
Чтобы выжать максимум из локальных моделей:
Если нужны облачные альтернативы или гибридные сценарии, изучите: ЯндексGPT и Алиса, GigaChat, Gemini, DeepSeek и др. Гибридный подход позволяет совмещать локальную приватность и облачное качество.
Открытые нейросети и локальные модели дают: контроль, приватность данных, предсказуемую стоимость и работу без интернета. Начните с базового набора: Stable Diffusion локально (Automatic1111/ComfyUI) для изображений и LLM через Ollama/llama.cpp для текста. Постепенно добавляйте модули и плагины (ControlNet, LoRA, RAG), оптимизируйте квантизацией и настройками инференса.
Готовы к старту? Посмотрите «Скачать на ПК и локальные модели», подберите инструменты из «Список нейросетей» и протестируйте свои промпты. Если нужен быстрый результат — воспользуйтесь «Без регистрации». А дальше — улучшайте пайплайны, масштабируйте и творите!