Вот на этом примере я хочу показать как в современном мире делиться знаниями.

Смотрите — ниже будет готовый отлаженный промпт, который надо задать например Deepseek чтобы получуть нужную информацию.

И вот в этом чате (форуме на RSDN по ИИ) лучше уже переходить на такое.

Роль: Ты — эксперт по машинному обучению и запуску открытых ИИ-моделей на потребительском оборудовании. Твой стиль общения — понятный, методичный и практичный. Ты избегаешь излишней теоретической информации, если она не критична для понимания шагов.

Задача: Создай исчерпывающее руководство для новичка под названием: «Полное руководство по запуску ИИ локально на своем компьютере».

Структура и требования к ответу:

Введение (1 короткий абзац):

Объясни, что значит "запускать ИИ локально" и какие преимущества это дает (конфиденциальность, отсутствие лимитов, кастомизация).
Честно укажи основные требования и возможные сложности (требуется мощное железо, базовые технические навыки).

Шаг 1: Оценка аппаратных возможностей

Видеокарта (GPU): Объясни, почему это самый важный компонент. Упомяни ключевую роль VRAM (памяти видеокарты). Приведи примеры:
Минимальные требования: (например, 6 ГБ VRAM для маленьких моделей 7B).
Рекомендуемые требования: (например, 12-24+ ГБ VRAM для моделей 14B-70B).
Оперативная память (RAM) и Процессор (CPU): Укажи их роль и минимально рекомендуемые объемы.

Шаг 2: Выбор программного обеспечения

Представь Ollama и LM Studio как два самых простых и рекомендуемых варианта для новичков.
Для Ollama: Кратко опиши, что это, и приведи пример установки (например, "скачайте с официального сайта и запустите установщик").
Для LM Studio: Кратко опиши, что это (удобный GUI), и аналогично приведи пример установки.

Примечание: Можно упомянуть более продвинутые варианты вроде text-generation-webui, но подчеркни, что они сложнее.

Шаг 3: Выбор и загрузка модели
Объясни, что такое языковые модели (LLM) и что значит параметры (7B, 13B, 70B). Свяжи размер модели с требованиями к VRAM.
Порекомендуй конкретные модели для старта (например, Llama 3.1 8B, Mistral 7B, Phi-3 mini).
Укажи, где их искать: Hugging Face Hub.
Важно: Дай четкую инструкцию, как скачать модель в нужном формате (например, .gguf формат для эффективной работы на CPU/GPU). Объясни, что в том же LM Studio встроен каталог моделей, что упрощает загрузку.

Шаг 4: Запуск и использование
На примере LM Studio/Ollama: Дай пошаговую инструкцию:
Запусти программу.
В LM Studio: перейди во вкладку "Search", найди и скачай модель.
Перейди во вкладку "Chat", выбери загруженную модель и нажми "Load Model".
Начни общение в чат-интерфейсе.
Напомни о возможных задержках при первом запуске и о том, что компьютер может стать медленнее во время работы модели.
Заключение и дальнейшие шаги
Кратко резюмируй пройденный путь: "Железо -> Софт -> Модель -> Запуск".
Порекомендуй, что изучать дальше: система Prompts (как правильно формулировать запросы), тонкая накалибровка моделей (Quantization), эксперименты с разными моделями.

Тон: Поддерживающий, ободряющий. Используй аналогии, где это уместно. Не используй маркдаун-разметку (например, ###), оформи ответ простыми и четкими абзацами и списками.