В статье представлен подробный гайд по запуску локального чатбота на базе LM Studio и открытых LLM-моделей, который станет бесплатной альтернативой ChatGPT без цензуры и ограничений. Авторы описывают преимущества локального развертывания: абсолютная приватность (данные не покидают устройство), отсутствие модерации и фильтров (особенно актуально для чувствительных отраслей и корпоративных задач), поддержка любых open-source моделей (LLaMA, Mistral, Qwen, DeepSeek и др.), гибкая интеграция в проекты (IDE, Telegram-боты, собственные приложения), возможность обучения и кастомизации моделей (fine-tuning, RAG), а также отсутствие необходимости платить за подписки и ограничения по количеству запросов.

• LM Studio — одно из самых доступных приложений для запуска LLM на ПК (Windows, Mac, Linux), с GUI-интерфейсом, discovery сервисом для моделей, настройкой системных промптов и поддержкой локального OpenAI API.
• Описаны требования к железу для разных масштабов моделей: от ноутбуков (7B параметров) до серверных кластеров (70B+).
• Детально рассмотрены параметры настройки (temperature, top_p, топ-k, repeat penalty), квантование моделей и подбор оптимальных сборок для разных задач.
• Дан обзор основных open-source моделей (LLaMA, Gemma, Qwen, DeepSeek, StarCoder, Mistral и др.) с их плюсами и ограничениями по лицензиям и применимости.
• Показана интеграция с Visual Studio Code через плагин Continue — полноценный локальный кодовый ассистент без утечки данных.

Материал фокусируется на сценариях для разработчиков, data scientists, технических команд и всех, кто заинтересован в максимальном контроле над AI-инфраструктурой — от приватности до тонкой кастомизации. Также статья полезна для стартапов и ИТ-департаментов с высокими требованиями к безопасности и независимости от облака.