У нас вы можете посмотреть бесплатно LM Studio od zera cz 1: 4 powody „dlaczego”, instalacja i wybór modelu или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
W tym odcinku pokazuję, jak zainstalować LM Studio, pobrać pierwszy model i dobrać kwantyzację (Q4_K_M / Q5_K_S), żeby wszystko działało sprawnie na domowym komputerze. To najprostszy start, jeśli chcesz korzystać z lokalnych modeli AI — bez wysyłania danych do chmury. LM Studio to aplikacja, która pozwala rozmawiać z modelami AI lokalnie (albo przez API). Na początku wyjaśniam 4 kluczowe zalety: 1. Oszczędność – płacisz tylko za własny sprzęt i energię. 2. Prywatność – rozmowy i pliki zostają na Twojej maszynie (jeśli nie używasz API). 3. Dopasowanie – większa kontrola nad parametrami niż w typowych czatach (ChatGPT, Gemini). 4. Wybór modeli – obok „gigantów” są też mniejsze, wyspecjalizowane modele (np. lepsze do PL, kodu). W odcinku: szybka instalacja, przegląd interfejsu (Chat / Developer / Models / Discover), jak czytać karty modeli (np. Llama, Gemma), co oznaczają skróty 1B/3B/8B, jak dobrać kwantyzację (czemu Q4_K_M to „złoty środek”, kiedy sięgnąć po Q5_K_S) i na co zwrócić uwagę przy RAM/VRAM oraz GPU vs RAM. Pokazuję gdzie można hostować model lokalnie (w zakładce Developer, połączenie z innych urządzeń w sieci) i gdzie LM Studio zapisuje pobrane modele. Chcesz wsparcia przy wdrożeniu AI? Pomogę dobrać sprzęt, modele i ustawienia do Twojej pracy – link do kontaktu poniżej. Rozdziały: 00:00 Intro 00:05 O czym jest film i dla kogo 00:30 4 powody, by zainstalować LM Studio 01:40 Instalacja LM Studio – najprostsza ścieżka 02:40 Interfejs: Chat / Developer / Models / Discover 04:50 Developer: hostowanie lokalne modelu w sieci (Wi-Fi) 06:10 Models & Discover: jak szukać i oceniać modele (Llama, Gemma) 08:10 Liczba parametrów (1B/3B/8B) a wymagania sprzętowe 09:50 Kwantyzacja w praktyce: Q4_K_M vs Q5_K_S (co wybrać i dlaczego) 12:30 RAM/VRAM, GPU vs RAM – jak nie „przydusić” komputera 14:30 Pobieranie modelu krok po kroku (warianty, oznaczenia) 16:50 Gdzie LM Studio zapisuje modele (foldery, rozszerzenia) 18:10 Podsumowanie i co dalej w serii Linki i materiały 👉 Pobierz LM Studio: https://lmstudio.ai/ 👉 Prezentacja o kwantyzacji z odcinka: https://smcleod.net/2024/07/understan... 👉 Wspomniany film o Obsidian Copilot: • Twój własny AI do notatek w Obsidianie | K... 👉 Artykuł o LM Studio na blogu: https://produktywnyprojektant.com/lm-... 👉 LinkedIn: / paweł-kińczyk 👉 Facebook: https://www.facebook.com/profile.php?... 👉 GitHub: https://github.com/PawelKinczyk Masz pytania lub chcesz wdrożyć narzędzia cyfrowe w swojej pracy? Skontaktuj się! ✉️ mail: [email protected] #LMStudio #LokalneAI #Kwantyzacja #Llama #Gemma #ProduktywnyProjektant