Пробовал ставить пару легких моделей на домашний ПК с интегрированной видюхой и 8 ГБ оперативы. Огромные LLM сразу отпадают, конечно — у них просто не хватает видеопамяти и ОЗУ. Но вот несколько вариантов, которые нормально запускаются: TinyLLM, GPT4All или даже некоторые упрощённые LLAMA-модели в низком разрешении. Они работают, но с кучей ограничений — лаги, маленький контекст и часто урезанный функционал.

Если хотите проверить, что вообще по силам вашей железке, первым делом гляньте в документацию конкретной модели — она обычно пишет рекомендуемые ресурсы. Скачайте или запустите небольшой пример — если комп не урчит как реактор, значит есть шанс. Вариантов оптимизации тоже немного: уменьшение размера модели, использование quantization (часто на 8 или 4 бита), отключение GPU (если оно слабое и тупит) и запуск на ЦП.

Стоит ли ставить? Если нужно что-то быстро покрутить для экспериментов или чтобы самому ходить вокруг инакомыслящих нейросетей без тотального фейспалма — да. Для серьезной работы лучше облачные сервисы или хотя бы нормальный видеочип с большой памятью. Ну а если просто ради интереса или чтобы не кормить больших корпораций данными — почему бы и нет.

У кого какие модели на слабом железе бегают без боли? Делитесь опытом.