Skip to main content

Прочтите это в первую очередь

Запуск локальных моделей с Careti: что вам нужно знать​

Cline — это мощный AI-ассистент для написания кода, который использует вызовы инструментов (tool calls), чтобы помогать вам писать, анализировать и изменять код. Запуск моделей локально позволяет сэкономить на затратах на API, но здесь есть важные компромиссы. Локальные модели гораздо менее надежны при использовании основных инструментов, которые делают Cline эффективным.

Почему локальные модели отличаются​

Когда вы запускаете «локальную версию» модели, вы на самом деле используете сильно упрощенную копию оригинала. Этот процесс — называемый дистилляцией (distillation) — похож на сжатие знаний шеф-повара в базовую кулинарную книгу. Вы сохраняете простые рецепты, но теряете сложные техники и интуицию.

Локальные модели обучаются имитировать более крупные, но обычно сохраняют лишь около 1-26% возможностей оригинальной модели. Такое масштабное сокращение означает:

  • Сниженную способность понимать сложный контекст
  • Более слабое многошаговое рассуждение
  • Ограниченное использование инструментов
  • Упрощенное принятие решений

Представьте, что вы запускаете среду разработки на калькуляторе вместо компьютера. Базовые задачи могут работать, но сложные задачи становятся ненадежными или невозможными.

Local model comparison diagram

Что происходит на самом деле​

При запуске локальных моделей с Cline:

Влияние на производительность​

  • Ответы приходят в 5-10 раз медленнее, чем при использовании облачных сервисов.
  • Системные ресурсы (CPU, GPU, RAM) используются интенсивно.
  • Ваш компьютер может начать медленнее реагировать на другие задачи.

Проблемы с надежностью инструментов​

  • Анализ кода менее точен.
  • Операции с файлами могут быть ненадежными.
  • Возможности автоматизации браузера ограничены.
  • Команды в Terminal чаще завершаются с ошибкой.
  • Сложные многошаговые задачи часто прерываются.

Требования к оборудованию​

Как минимум, вам понадобятся:

  • Современный GPU с 8GB+ VRAM и поддержкой AVX2 (RTX 3070 или выше)
  • 32GB+ системной памяти (RAM)
  • Быстрый SSD-накопитель
  • Хорошее охлаждение

Даже с таким оборудованием вы все равно запускаете уменьшенную, менее функциональную версию модели.

Размер моделиЧто вы получаете
7B модельБазовое написание кода, ограниченное использование инструментов
14B модельУлучшенное написание кода, нестабильное использование инструментов
32B модельХорошее написание кода, непоследовательное использование инструментов
70B модельЛучшая локальная производительность, требуется дорогое оборудование

Короче говоря, облачные (API) версии — это полнофункциональные модели. Например, полная модель DeepSeek-R1 имеет размер 671B. Дистиллированные локальные модели по своей сути являются «разбавленными» версиями облачных моделей.

Практические рекомендации​

Рекомендуемый подход​

  1. Используйте облачные модели для:
    • Сложной разработки
    • Задач, где важна надежность инструментов
    • Многошаговых задач
    • Критических изменений кода
  2. Используйте локальные модели для:
    • Простого автодополнения кода
    • Базовой документации
    • Случаев, когда конфиденциальность является главным приоритетом
    • Обучения и экспериментов

Если вам необходимо использовать локальные модели​

  • Начните с небольших моделей
  • Делайте задачи простыми и сфокусированными
  • Часто сохраняйте работу
  • Будьте готовы переключиться на облачные модели для сложных задач
  • Следите за системными ресурсами

Распространенные проблемы​

  • "Tool execution failed": Локальные модели плохо справляются со сложными цепочками инструментов. Упростите ваши промпты.
  • "The target machine actively refused the connection": Обычно это означает, что Ollama или LM Studio не запущены, или они работают на другом порту/адресе, отличном от того, что настроено в Cline. Перепроверьте Base URL в настройках API-провайдера.
  • "There's a problem with Cline...": Увеличьте длину контекста (context length) модели до максимума.
  • Медленные или неполные ответы: Локальные модели часто медленнее облачных, особенно на слабом железе. Попробуйте модели меньшего размера и будьте готовы к гораздо большему времени обработки.
  • Стабильность системы: Следите за использованием GPU/CPU и температурами.
  • Ограничения контекста: Локальные модели часто имеют меньшие окна контекста, чем облачные. Разбивайте работу на более мелкие части.

Взгляд в будущее​

Возможности локальных моделей улучшаются, но они по-прежнему не могут полностью заменить облачные сервисы — особенно в функциях Cline, основанных на использовании инструментов. Тщательно оцените свои требования и оборудование перед переходом на исключительно локальную настройку.

Нужна помощь?​

  • Присоединяйтесь к нашему сообществу в Discord и r/caret.
  • Ознакомьтесь с последними руководствами по совместимости.
  • Делитесь опытом с другими разработчиками.

Помните: если вы сомневаетесь, отдавайте приоритет надежности, а не экономии средств при выполнении критически важной работы по разработке.