Локальні LLM на прикладі Gemma 4: HuggingFace + Ollama + Claud Code

Хочете мати потужну нейромережу прямо на своєму комп'ютері, яка працює без інтернету та абсолютно безкоштовно? У цьому відео ми розберемося з локальними LLM-моделями на прикладі революційної Google Gemma 4. Ви дізнаєтесь, як підібрати правильну модель на HuggingFace, що таке файнтюн, квантизація, та як легко запустити ШІ за допомогою Ollama. Бонус: показую, як безкоштовно підключити Gemma 4 до Claude Code для розробки та написання коду прямо у вашому терміналі! 00:00 — Вступ — чому локальні LLM ростуть у популярності 00:25 — Чому саме Gemma 4? Розмір, бенчмарки, Apache 2.0 01:50 — Ключові фічі: Tool Calling, мультимодальність, 140 мов, файнтюнінг 03:37 — HuggingFace як маркетплейс моделей: назви, GGUF, IT, файнтюн, квантизація 06:15 — Вибір моделі під ваше залізо, перевірка сумісності 08:21 — Встановлення Ollama + завантаження моделі 10:07 — Перший тест: чат з Gemma 4 локально, без інтернету 11:12 — Безкоштовний Claude Code + локальна Gemma 4: термінал, перший HTML-запит 13:54 — Безкоштовний Claude Code + хмарна Gemma 4 (Ollama Cloud, 31B параметрів) 16:39 — Ліміти Ollama Cloud 17:04 — Висновок Відео буде корисним: дослідникам, фрилансерам, розробникам, ентузіастам штучного інтелекту, студентам технічних спеціальностей, творцям контенту, та всім, хто хоче працювати з нейромережами автономно, безпечно та безкоштовно на власному ПК. Ресурси: https://deepmind.google/models/gemma/gemma-4/ https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/multi-token-prediction-gemma-4/ https://huggingface.co/ https://ollama.com/ https://claude.com/product/claude-code