Academind Pro — LLM локально (Ollama, LM Studio)
Academind Pro, LLM локально (Ollama, LM Studio) Туториалы, Курсы.
1510Academind (academind.com) — это популярная международная образовательная ИТ-платформа, специализирующаяся на обучении программированию, веб-разработке и смежным технологиям. Школа была основана двумя опытными разработчиками и преподавателями — Максимилианом Шварцмюллером (Maximilian Schwarzmüller) и Мануэлем Лоренцем (Manuel Lorenz).
Их курсы широко известны в ИТ-сообществе благодаря глубокому, но при этом очень доступному объяснению сложных тем, а также большому количеству практической работы.
Основные направления обучения
Academind предлагает материалы как для абсолютных новичков, так и для продвинутых разработчиков. Основной фокус сделан на современные технологии:
- Фронтенд-разработка: JavaScript, TypeScript, React, Angular, Vue.js, Next.js, Nuxt.js, HTML/CSS.
- Бэкенд-разработка: Node.js, Express, Python, Deno, GraphQL, работа с базами данных (MongoDB, SQL).
- Мобильная разработка: Flutter, React Native.
- DevOps и облачные технологии: Docker, Kubernetes, AWS, CI/CD.
- Дополнительные навыки: Структуры данных и алгоритмы, тестирование (Unit/E2E), основы Git.
Популярное в academind pro
Codex: Практическое руководство
AI-агенты и рабочие процессы: практическое руководство
Локальные LLM через Ollama и LM Studio - Практическое руководство
Claude Cowork — Полное практическое руководство
Pi — практическое руководство
React - Полное руководство
AI Инструменты для Разработчиков: GitHub Copilot, Cursor AI и ChatGPT
Claude Code: практическое руководство
n8n для AI-воркфлоу и AI-агентов
LLM локально (Ollama, LM Studio), Курсы от Academind Pro
Academind ProДругое (ИИ)LLM локально (Ollama, LM Studio)
Локальные LLM через Ollama и LM Studio - Практическое руководство
Local LLMs via Ollama & LM Studio - The Practical Guide
Хотите запустить мощные открытые LLM у себя на компьютере и использовать их без интернета, подписок и рисков для приватности? Зачем использовать локальные LLM и чем они лучше облачных сервисовЛокальный запуск языковых моделей становится популярным благодаря росту мощности открытых LLM и удобным инструментам для их использования. Это отличный выбор, если вам важны контроль, безопасность и скорость работы.Ключевые преимущества локальных моделейПолн