Сворил видео в котором рассказывается как установить и запускать локально модель от DeepSeek.
https://www.youtube.com/watch?v=DYlYeaI9n40
Он также предлагает курсы на тему Ai.
Там используются такие сайты.
https://www.deepseek.com — официальный сайт
https://chat.deepseek.com/ — час.
https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing — документация по Api. Интересно что библиотеку они использую от OpenAi
https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3 — страница DepSeek на Гитхебе.
А также внешние сайты для скачивания библиотек и модели на локальный ПК.
https://ollama.com/library/deepseek-r1
https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1
https://www.digitalocean.com/
Ollama — это платформа для локального запуска и использования языковых моделей искусственного интеллекта (LLM, Large Language Models) на вашем компьютере. Она позволяет загружать и работать с различными моделями без необходимости подключения к облаку, обеспечивая приватность и быструю обработку запросов.
Основные особенности:
- Запуск LLM локально: Можно загружать и использовать языковые модели на своем устройстве без необходимости в облачном API.
- Простая установка: Ollama предлагает удобный способ установки и запуска моделей через командную строку.
- Поддержка разных моделей: Включает популярные модели, такие как Llama, Mistral, Gemma и другие.
- Гибкость в разработке: Можно интегрировать модели в свои приложения через API.
Для кого подходит?
- Разработчикам, которые хотят тестировать ИИ-модели локально.
- Тем, кто заботится о конфиденциальности данных.
- Пользователям, которым нужен ИИ без постоянного интернет-соединения.
Hugging Face — это популярная платформа и сообщество, ориентированное на искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML). Она предлагает модели, датасеты, инструменты и сервисы, которые помогают разработчикам, исследователям и компаниям работать с передовыми алгоритмами, особенно в области обработки естественного языка (NLP), компьютерного зрения и генеративных моделей.
Основные возможности Hugging Face:
- 🤗 Model Hub — огромный репозиторий предобученных моделей машинного обучения (GPT, BERT, CLIP, Stable Diffusion и многие другие).
- 📂 Dataset Hub — коллекция открытых датасетов для обучения моделей.
- 💻 Transformers — библиотека для работы с нейросетевыми моделями (включает поддержку PyTorch, TensorFlow и JAX).
- 🖼 Diffusers — библиотека для работы с диффузионными моделями (например, Stable Diffusion для генерации изображений).
- 🖥 Spaces — облачная среда для развёртывания демо-версий ML-моделей (работает на Gradio и Streamlit).
- 💾 AutoTrain — инструмент для автоматической настройки и обучения моделей без необходимости писать код.
- 🚀 Inference API — облачный сервис для быстрого запуска моделей без необходимости загружать их локально.
Если ты занимаешься AI, Hugging Face — это одно из лучших мест для работы с моделями машинного обучения и их интеграции в проекты. Ты хочешь что-то конкретное сделать с Hugging Face?
DigitalOcean — это облачный провайдер, который предлагает виртуальные серверы (Droplets), базы данных, хранилище и другие облачные решения для разработчиков, стартапов и бизнеса.
Основные продукты DigitalOcean:
✅ Droplets – виртуальные машины (VPS) на SSD-дисках с разными конфигурациями CPU и RAM.
✅ Managed Databases – облачные базы данных (PostgreSQL, MySQL, Redis и др.).
✅ Spaces – объектное хранилище (аналог Amazon S3).
✅ Volumes – блочное хранилище для масштабирования дискового пространства.
✅ App Platform – платформа для автоматического развертывания веб-приложений.
✅ Kubernetes – управляемый сервис для развертывания контейнеров Kubernetes.
Чем DigitalOcean отличается от AWS, Google Cloud и других?
📌 Простота в управлении – удобная панель и API.
📌 Прозрачное ценообразование – фиксированные тарифы без сложных расчетов.
📌 Оптимально для малого бизнеса и стартапов – низкий порог входа.
📌 Хорошая документация и комьюнити.
Если тебе нужна недорогая альтернатива AWS для хостинга сайтов, API, баз данных или облачного хранения, DigitalOcean может быть хорошим выбором. 🚀
