Zbudowałem WŁASNY Superkomputer AI (RTX 6000 Pro)! скачать в хорошем качестве

Zbudowałem WŁASNY Superkomputer AI (RTX 6000 Pro)!

👉 Otrzymaj darmowy kurs: https://sklep.pawelhordynski.com To nie jest kolejny PC do gier. Zbudowałem własny superkomputer AI oparty o 6000 Pro (96 GB VRAM), który stoi u mnie w domu i służy do uruchamiania lokalnych modeli językowych. 👉 🧅 Bezpieczna przygoda w Darknecie https://pawelhordynski.com/darknet-od... 👉 🕵️‍♂️ Mistrzostwo w białym wywiadzie (OSINT) https://pawelhordynski.com/darknet-od... 👉 🐧 Kali Linux od podstaw https://pawelhordynski.com/kali-linux... 👉 🌐 Moja strona - wejdź do świata cyberbezpieczeństwa https://pawelhordynski.com Bez chmury. Bez wysyłania promptów na zewnątrz. Bez limitów, kosztów tokenów i cenzury. W tym filmie pokazuję: jak wygląda taki homelab AI od środka dlaczego chmura przestała mi wystarczać jak uruchamiam duże modele LLM lokalnie czym różni się praca na własnym sprzęcie od ChatGPT w chmurze jak wygląda generowanie obrazów i wideo 100% lokalnie To materiał dla osób, które: pracują z danymi wrażliwymi zajmują się cyberbezpieczeństwem, OSINT-em, automatyzacją chcą budować własne prywatne rozwiązania AI albo po prostu chcą zrozumieć, *jak naprawdę działa lokalne AI* 🎁 Narzędzia użyte w filmie 🔗 Ollama - lokalne uruchamianie modeli LLM https://ollama.com 🔗 Open WebUI - własny interfejs typu ChatGPT do lokalnych modeli https://github.com/open-webui/open-webui 🔗 ComfyUI - generowanie obrazów i wideo lokalnie (workflow-based) https://github.com/comfyanonymous/Com... 🔗 Ubuntu 24.04 LTS - system operacyjny (bare metal) https://ubuntu.com 🔗 Warp.dev - nowoczesny terminal z wbudowanym agentem AI https://www.warp.dev 🔗 n8n - automatyzacje i agenci AI (integracja z lokalnymi LLM) https://n8n.io 🔗 LiteLLM - adapter OpenAI API do lokalnych modeli https://github.com/BerriAI/litellm ⏱ Chaptery 00:00 To nie jest PC do gier 01:10 Dlaczego porzuciłem chmurę AI 03:10 Czym jest lokalny homelab AI 04:40 RTX 6000 Pro i 96 GB VRAM – dlaczego to kluczowe 07:30 Dobór komponentów i architektura maszyny 10:30 Składanie i pierwsze problemy sprzętowe 13:30 Instalacja Ubuntu (bare metal) 15:20 Ollama – lokalne modele językowe 18:10 Open WebUI – własny ChatGPT 20:40 Modele ocenzurowane vs nieocenzurowane 22:10 Generowanie obrazów (ComfyUI, ZImageTurbo) 24:20 Image → Video lokalnie 25:50 Po co to wszystko i dla kogo to ma sens Jeśli ten materiał jest dla Ciebie wartościowy: zostaw łapkę 👍 zasubskrybuj kanał daj znać w komentarzu, co mam rozwinąć w kolejnych odcinkach W następnych filmach: porównanie z Mac Studio (512 GB Unified RAM) automatyzacje, agenci AI, fine-tuning realne use-case’y z cyberbezpieczeństwa i OSINT Zostań ze mną - dopiero się rozkręcamy.