self-hosted-ai

name	self-hosted-ai
description	Запуск AI локально: Ollama, Llama 3, подключение к Telegram-ботам, n8n. Полный гайд от установки до продакшна.
tags	["self-hosted","ollama","llama","local-ai","russia","docker"]

Self-Hosted AI — Локальный AI

Активировать: когда нужно запустить AI без облака и платных API.

Цель: Иметь своего AI-агента, который работает 24/7 на твоём компьютере.

---

Зачем

Из РФ заблокированы OpenAI, Anthropic, Google. Даже через прокси — дорого и ненадёжно. Локальный AI:

• Бесплатен
• Не зависит от блокировок
• Работает офлайн
• Данные не уходят на серверы

---

Установка Ollama

Windows

1. Скачай с ollama.com
2. Установи
3. Запусти

Linux (WSL2)

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Проверка

ollama --version
ollama list

---

Модели

Какую модель выбрать

Модель	Размер	ОЗУ	Качество	Скорость
Llama 3.1 8B	4.7 GB	8 GB	Среднее	Быстро
Llama 3.1 70B	40 GB	48 GB	Высокое	Медленно
Mistral 7B	4 GB	8 GB	Среднее	Быстро
DeepSeek V3	16 GB	24 GB	Высокое	Средне

Для начинающих: Llama 3.1 8B — баланс качество/скорость.

Скачивание

ollama pull llama3.1:8b
ollama pull mistral:7b

Запуск

# Интерактивный режим
ollama run llama3.1:8b

# API (для ботов)
ollama serve
# Доступен на http://localhost:11434

---

Подключение к Telegram-боту

Через aiogram 3

import httpx
from aiogram import Bot, Router, F
from aiogram.types import Message

bot = Bot(token="YOUR_TOKEN")
router = Router()

async def ask_ollama(prompt: str) -> str:
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        response = await client.post(
            "http://localhost:11434/api/generate",
            json={
                "model": "llama3.1:8b",
                "prompt": prompt,
                "stream": False
            }
        )
        return response.json()["response"]

@router.message(F.text)
async def handle(message: Message):
    answer = await ask_ollama(message.text)
    await message.answer(answer)

---

Подключение к Hermes Agent

Конфигурация

# ~/.hermes/config.yaml
model:
  default: ollama/llama3.1:8b
  provider: ollama
  base_url: http://localhost:11434/v1

Запуск

hermes chat

---

Docker Compose (продакшн)

version: "3.8"
services:
  ollama:
    image: ollama/ollama
    ports:
      - "11434:11434"
    volumes:
      - ollama_data:/root/.ollama
    restart: unless-stopped
  
  n8n:
    image: n8nio/n8n
    ports:
      - "5678:5678"
    environment:
      - OLLAMA_API=http://ollama:11434
    restart: unless-stopped

volumes:
  ollama_data:

docker-compose up -d

---

Автоматизация (n8n)

n8n — визуальный конструктор автоматизаций. Работает с Ollama.

Установка

docker run -d --name n8n -p 5678:5678 n8nio/n8n

Пример workflow

1. Telegram Trigger → получено сообщение
2. HTTP Request → Ollama API
3. Telegram Send → ответ пользователю

---

Правила

1. ВСЕГДА используй stream: False для API-вызовов
2. ВСЕГДА проверяй доступную ОЗУ перед скачиванием модели
3. НИКОГДА не запускай больше одной модели одновременно (без GPU)
4. НИКОГДА не используй модели больше 8B без GPU
5. Если тормозит — уменьши контекст или используй более мелкую модель