(Spoiler: пока не взлетело, но идею не бросаю)
🔹 В чем была задумка:
-Локальный AI — развернут на своем железе, без отправки данных в облака.
-Безопасность — можно работать с конфиденциальными и рабочими проектами.
-Кастомизация — дообучение под свои задачи и данные.
🔹 Что пробовал
Стек:
Ollama + Deepseek R1 (малая квантовка).Железо: MacBook air M1, 16 ГБ RAM.
🔹 Итог
Пока слишком медленно — вырубил, чтобы не тратить ресурсы.
🔹 Что получилось
✅ Научил AI писать Use Cases по шаблону:
1. Берем контекст проекта (из заметок).
2. Добавляем описание задачи.
3. Даем промт: "Сгенерируй UC по шаблону, используя данные о проекте и задаче". (шаблон из заметок)
Работало неидеально, но экономило время по сравнению с чистым листом.
🔹 Планы
-Разобраться глубже в оптимизации локальных моделей.
-Попробовать онлайн-модели, но внутри защищенной базы знаний.
-Потестировать корпоративный AI для рабочих задач.
📌 Вывод: Идея жива, но требует доработки. Вернусь к ней, когда разгребу текущие рабочие и личные задачи.
Срочно нужен m4 pro 😀