Podaj dostępną pamięć VRAM i otrzymaj dopasowaną konfigurację lokalną. Pełny konfigurator jest finalizowany — zweryfikowane rekomendacje modeli dodajemy sukcesywnie.
12 GB VRAM24 GB VRAM32 GB VRAM48 GB+ VRAM
PRYWATNA · LOKALNA · SUWERENNA AI
Suwerenna AI.Prywatna infrastruktura.Pełna kontrola.
Lokalna i suwerenna sztuczna inteligencja dla użytkowników i organizacji, które nie chcą oddać kontroli nad swoimi danymi.
BEZ ZEWNĘTRZNEJ CHMURYDANE ZOSTAJĄ LOKALNIE
- Prywatne dane01
- Embeddingi02
- RAG03
- Lokalny LLM04
- GPU05
- Odpowiedź06
DZISIAJ W LOCAL AI
Dzisiaj w Local AI
Tych kilka zmian, które naprawdę mają teraz znaczenie — zweryfikowanych, zanim się tu pojawią.
SECURITYCRITICAL impactVerified
EU AI Act — obowiązki wokół modeli ogólnego przeznaczenia
Unijne ramy regulacyjne wprowadzają obowiązki dotyczące modeli ogólnego przeznaczenia. Dla organizacji w UE to kwestia zgodności, a nie tylko technologii.
2026-10-08Czytaj więcej
RESEARCHMEDIUM impactVerified
vLLM i PagedAttention — wydajne serwowanie modeli lokalnie
Silnik serwujący zaprojektowany pod wysoką przepustowość, wykorzystujący technikę efektywnego zarządzania pamięcią. Istotny, gdy lokalny model musi obsłużyć wielu użytkowników naraz.
2026-09-17Czytaj więcej
TOOLMEDIUM impactVerified
Open WebUI — prywatny interfejs i RAG dla lokalnych modeli
Interfejs typu chat dla lokalnych modeli, z wbudowaną obsługą dokumentów. Pozwala zespołom korzystać z prywatnego asystenta bez wysyłania danych na zewnątrz.
2026-08-27Czytaj więcej
TOOLMEDIUM impactVerified
llama.cpp i format GGUF — fundament lokalnego wnioskowania
Projekt umożliwiający uruchamianie modeli na zwykłym sprzęcie oraz format GGUF do dystrybucji skwantyzowanych wag. To cichy fundament, na którym opiera się większość lokalnych narzędzi.
2026-08-13Czytaj więcej
TOOLHIGH impactVerified
Ollama — wymuszanie ustrukturyzowanych odpowiedzi (JSON)
Popularne narzędzie do lokalnego uruchamiania modeli wprowadza wymuszanie struktury odpowiedzi według schematu. Ułatwia to niezawodną integrację modeli z aplikacjami.
2026-07-30Czytaj więcej
ZACZNIJ TUTAJ
Co chcesz zrobić?
Cztery pytania, cztery bezpośrednie ścieżki do portalu.
Być na bieżąco z Local AI
Śledź zweryfikowane zmiany modeli, narzędzi i bezpieczeństwa.
LLM RadarWybrać właściwy model
Porównuj modele lokalne po zasobach, zastosowaniu i licencji.
ModeleRozwiązać problem z RAG
Diagnozuj problemy z retrievalem, chunkingiem, OCR i halucynacjami.
RAG ClinicUczyć się z realnych wdrożeń
Co zadziałało, co zawiodło i dlaczego — z terenu.
Notatki terenoweRAG CLINIC
Napraw to, co psuje RAG
Praktyczne diagnozy rzeczywistych problemów z retrievalem — z przetestowanymi rozwiązaniami.
SECURITY
RAG Clinic: wstrzyknięcie instrukcji przez treść dokumentu
Złośliwa treść ukryta w dokumencie potrafi przejąć zachowanie modelu. W systemach RAG to realne ryzyko bezpieczeństwa, nie teoria.
2026-10-15Czytaj więcej
CONTEXT
RAG Clinic: zgubiony kontekst w długich rozmowach
Przy długich dokumentach i rozmowach model gubi informacje ze środka kontekstu. Więcej danych w oknie nie zawsze znaczy lepiej.
2026-09-24Czytaj więcej
HALLUCINATIONS
RAG Clinic: model zmyśla mimo poprawnych źródeł
Do kontekstu trafiają właściwe fragmenty, a model i tak dodaje informacje, których tam nie ma. Problem leży w sposobie proszenia modelu o odpowiedź.
2026-09-03Czytaj więcej
TABLES
RAG Clinic: tabele tracą sens po wczytaniu
Dane z tabel są mylone lub przypisywane do złych wierszy, bo struktura tabeli znika przy wczytywaniu. To jeden z najtrudniejszych przypadków w RAG.
2026-08-20Czytaj więcej
MODEL EXPLORER
Znajdź odpowiedni model
Filtruj po zapotrzebowaniu na pamięć, zastosowaniu, licencji i pracy offline. Pełny eksplorator pojawi się wraz ze zweryfikowanymi danymi.
VRAM
Zastosowanie
Licencja
Praca offline
HARDWARE LAB
Zbuduj pod swój sprzęt
Zacznij od dostępnej pamięci VRAM. Rekomendacje modeli dodajemy dopiero po weryfikacji.
LOCAL AI STACK
Zbuduj prywatny stack AI
Czytelna, warstwowa architektura — od interfejsu po Twoje prywatne dokumenty, w całości na Twojej infrastrukturze.
01Interfejs
02Inference runtime
03LLM
04Embedding
05Baza wektorowa
06Prywatne dokumenty
AI SECURITY
Zabezpiecz cały stack AI
Lokalnie nie znaczy automatycznie bezpiecznie. Oto obszary, które mają znaczenie.
DLA ORGANIZACJI
Stworzone dla środowisk kontrolowanych
Tam, gdzie lokalizacja danych, audytowalność i kontrola nie podlegają negocjacji.
FIELD NOTES
Notatki z terenu
Szczere lekcje z rzeczywistych wdrożeń lokalnej AI.
RAG
RAG na dokumentach prawnych — czego pilnować po dłuższym użytkowaniu
Praktyczna notatka o pracy z prywatnym RAG na dokumentach prawnych. Zbiór wniosków i rzeczy, których warto pilnować przy dłuższym użytkowaniu — bez odwoływania się do konkretnego, udokumentowanego wdrożenia.
2026-10-29Czytaj więcej
SECURITY
Field Note: wdrożenie w sieci odizolowanej od internetu
Notatka z wdrożenia w środowisku bez dostępu do internetu. Standardowe instrukcje instalacji zakładające pobieranie z sieci okazały się bezużyteczne.
2026-10-22Czytaj więcej
TOOL
Field Note: migracja z API w chmurze na model lokalny
Notatka z migracji z zewnętrznego API na lokalny model. Największym wyzwaniem okazał się nie sam model, lecz różnice w formacie odpowiedzi i prompty.
2026-09-30Czytaj więcej
HARDWARE
Field Note: niedoszacowanie pamięci przy modelu 70B
Notatka z wdrożenia: model 70B nie zmieścił się na zaplanowanym sprzęcie, bo policzono samą wagę modelu, pomijając pamięć na kontekst. Lekcja o planowaniu zasobów.
2026-09-10Czytaj więcej
METODOLOGIA
Zweryfikowane, nie zmyślone
To odróżnia ten portal od generycznych treści o AI.
Źródła pierwotne
Twierdzenia prowadzą do oryginalnej dokumentacji i repozytoriów — nie do plotek.
Śledzenie wersji
Modele i narzędzia zmieniają się szybko. Wpisy notują dokładną wersję.
Data ostatniej weryfikacji
Każdy fakt ma datę ostatniego sprawdzenia względem źródła.
Status pewności
Gdy dowody są niepełne — mówimy o tym: zweryfikowane, częściowe lub nieznane.
Bez zmyślonych benchmarków
Nigdy nie wymyślamy liczb. Brakujące dane są oznaczane, nie zgadywane.