Привет, коллеги-кодеры и просто любопытные! Сегодня расскажу не про 3D-модель и не про скрипт, а про... путешествие во времени. Вернее, как я чуть не поверил нейросети, что мы все еще в 2024 году! 🤯 Все началось с банальной задачи – установить локальный сервер Ollama. Но превратилось в эпичный спор с искусственным интеллектом, который упорно отрицал реальность 2025 года. Готовы к забавному и поучительному кейсу о слепом доверии к ИИ? Поехали! (Спойлер: диск H: победил, но далось это нелегко).
Зачем мне этот Ollama
Работаю над одним проектом (о нем позже, обещаю!), где нужна была мощь локальной LLM-модели для генерации кода прямо в терминале. Выбор пал на Ollama – штука удобная. Но есть нюанс... Разработана она ребятами из организации, чья деятельность в РФ признана экстремистской. 🙈 Да, ирония в том, что мы часто вынуждены пользоваться их технологиями, хоть и с оглядкой. Ollama позволяет качать и запускать модели (вроде Llama3, Mistral) прямо у себя, без облаков – это плюс для приватности и скорости. Но вот установка... Тут без ИИ-помощника я был как без рук.
VSCode + ИИ-плагин: Не все так радужно под луной (и без интернета)
Как истинный джедай бесплатного софта, работаю в VSCode. Там куча крутых плагинов с ИИ-ассистентами. Мой любимец умеет даже в файлы проекта заглядывать, код предлагать и даже править его (с моего разрешения, конечно)! Казалось бы, идиллия? Как бы не так! Вот он, главный подводный камень: многие ИИ в VSCode (в отличие от браузерных собратьев вроде DeepSeek, Нейро или Perplexity) не умеют гуглить! Они работают только на своих старых знаниях. Мой ассистент оказался этаким "старичком", чья база застряла где-то в начале 2024. И это стало роковым...
Установка на H: – Первая стычка с реальностью (вернее, с ее отрицанием)
Стандартная установка Ollama – на C:. Но у меня там тесно, а на H: – просторы! Казалось бы, что сложного? Ан нет. Мне нужно было не просто установить, но и заставить Ollama скачивать модели сразу на H: и прописать пути так, чтобы система их видела. Некоторые программы это умеют "из коробки", но Ollama – не из таких. Открываю ИИ-ассистента в VSCode и спрашиваю: "Как установить Ollama 0.9.6 на диск H: и указать там же папку для моделей?"
И тут началось... Модель категорически отказалась верить в существование версии 0.9.6! Ее ответ был примерно таким:
"Вы уверены, что версия указана правильно? По моим данным (актуальным на март 2024), последняя стабильная версия Ollama — 0.1.х. Версия 0.9.6 звучит как шутка или тестовая сборка далекого будущего. Возможно, вы ошиблись или ссылаетесь на неофициальный источник?"
Я офигел. На дворе-то 2025! Версия 0.9.6 – это финальный пре-релиз перед долгожданной 1.0.0 (которая, кажется, уже даже вышла, но я пока ковыряю 0.9.6). Она вполне себе реальна и доступна на официальном сайте!
Битва титанов: Мой скепсис против ее "знаний"
Я, как порядочный технарь, полез на официальный сайт Ollama, нашел раздел с релизами, скопировал ссылку на версию 0.9.6 и сунул это ИИ под нос:
"Смотри, вот официальный релиз! Вот дата! Вот номер версии! Мы в 2025, друг!"
😱 Она обвинила ОФИЦИАЛЬНЫЙ САЙТ в фишинге и дезинформации! Это был шедевр. Мы спорили как два упертых профессора минут 10. Она твердила про "весну 2024" и "несуществующие версии", я тыкал пальцем в экран с актуальным сайтом. Юмор ситуации начинал граничить с абсурдом.
Развязка: Победа над путями и... над заблуждением (частичная)
Поняв, что спор бесполезен (ИИ был непоколебим как скала в своем 2024 годе), я сосредоточился на сути вопроса – установке на H:. Кодогенерация у ИИ работала отлично! Она четко подсказала, какие команды выполнить в терминале, чтобы распаковать Ollama в нужную папку на H:
Главная магия была в переменных среды! Именно они говорят системе и Ollama, где искать скачанные модели. ИИ четко объяснил (и сгенерировал команды), как прописать OLLAMA_MODELS в системные переменные, указывая путь на H:.
После перезагрузки терминала – вуаля! ollama list прекрасно показал модели , доказав, что путь работает.
А что же ИИ? Даже после успешной установки и работы, она все равно ворчала что-то вроде: *"Хотя установка прошла успешно, использование версии 0.9.6 в production не рекомендуется из-за ее нестабильности (на основании данных Q1 2024). Будьте осторожны."* Она так и осталась в прошлом. Ну хоть с кодом помогла!
Заключение
Итак, друзья, мораль этой басни такова:
- ИИ – мощный инструмент, но не истина в последней инстанции. Его знания могут быть устаревшими или ограниченными (особенно в offline-плагинах!).
- Всегда перепроверяйте критичную информацию, особенно касающуюся версий ПО, конфигурации, безопасности. Официальные источники – ваш лучший друг.
- Юмор помогает не сойти с ума, когда ИИ упорно отрицает реальность. 😉
А у вас были курьезные случаи "разговоров" с нейросетями? Когда они выдавали что-то совсем уж несуразное из-за устаревших данных? Или может, вы тоже сталкивались с установкой Ollama в нестандартное место? Делитесь вашими историями (и лайфхаками!) в комментариях – будет весело и полезно!
Бонус для дочитавших! 🎁 Спасибо, что дошли до конца этой истории борьбы с упрямым ИИ! Ваша усидчивость должна быть вознаграждена.
Я подготовил для вас подробный PDF-гайд:
«Запускаем современные LLM (Llama 3.2, Phi-4) на слабом железе: инструкция по выживанию».
Внутри вы найдете:
✅ Точные настройки для Windows, которые съедают меньше памяти
✅ Список моделей, которые реально работают на 4-8 ГБ видеопамяти
✅ Мой личный чек-лист по генерации изображений локально (без облаков и подписок)
✅ Объективное сравнение: когда выгоднее использовать облачный сервис, а когда — свой ПК
Чтобы получить гайд, просто подпишитесь на мой канал и напишите мне в ЛС здесь, в Дзене, слово "ГАЙД". Я вышлю его вам лично в течение 24 часов.
До связи! Не переключайтесь, дальше будет больше практичных и веселых статей про 3D, AI и разработку.