Как запустить Llama 70B локально на своём компьютере: пошаговое руководство для новичков

Зачем это нужно? (Или зачем мучаться?)

Вы наверняка видели демо Llama 70B в интернете. Модель впечатляет: пишет код, генерирует тексты, решает сложные задачи. Но все эти демо работают где-то в облаке, на серверах с десятками гигабайт видеопамяти. Мысль "а можно ли запустить такое чудо у себя дома?" кажется бредовой.

Можно. И это проще, чем кажется. Просто нужно знать несколько трюков, которые превращают 70-миллиардного монстра в послушного домашнего питомца.

Железо: что нужно для 70-миллиардного монстра

Давайте сразу расставим точки над i. Запустить Llama 70B в полном размере на домашнем ПК - невозможно. Нужно 140+ ГБ видеопамяти или оперативки. Такое есть у единиц.

Но есть магия под названием квантование. Это техника сжатия модели с минимальной потерей качества. Вместо 32-битных чисел веса становятся 8-битными, 4-битными или даже 2-битными. Размер падает в 4-16 раз.

Три пути: выбираем инструмент

Есть три основных способа запустить Llama 70B. Каждый для своего типа пользователя.

1 Ollama: для тех, кто хочет просто

Ollama - это как Docker для LLM. Установил, запустил команду - модель работает. Никаких настроек, конвертаций, танцев с бубном.

Плюсы:

• Установка в одну команду
• Автоматическое скачивание и кэширование моделей
• Встроенный REST API
• Поддержка GPU из коробки

Минусы:

• Ограниченный выбор моделей (только то, что есть в их репозитории)
• Мало настроек оптимизации
• Нельзя использовать свои GGUF файлы

2 LM Studio: графический интерфейс с мозгами

Если командная строка вызывает аллергию - это ваш выбор. LM Studio выглядит как обычное приложение, но под капотом использует тот же llama.cpp.

Особенности на 2026 год:

• Автоматическое определение доступной VRAM и распределение слоев
• Встроенный модельный хаб с тысячами вариантов
• Поддержка OpenAI-совместимого API
• Визуальная настройка всех параметров генерации

Если интересно глубже сравнить инструменты, у меня есть подробный разбор LM Studio против llama.cpp с тестами производительности.

3 llama.cpp: полный контроль для гиков

Это основа основ. Все остальные инструменты - просто обертки над llama.cpp. Если хотите максимальную производительность и гибкость - придется немного попотеть.

Почему стоит выбрать llama.cpp:

• Максимальная производительность (особенно на CPU)
• Поддержка любых GGUF моделей
• Тонкая настройка под свое железо
• Возможность распределения вычислений между GPU и CPU

Пошаговый план: запускаем через Ollama (самый простой способ)

Предположим, у вас Windows или Linux с NVIDIA GPU. macOS тоже подойдет, но там только CPU-режим.

1 Установка Ollama

Заходим на официальный сайт, скачиваем установщик. Или через терминал:

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

Для Windows просто exe-файл. Установка занимает 30 секунд.

2 Запуск Llama 70B

Вот здесь важный момент. Нельзя просто написать ollama run llama3.1:70b. Нужно указать квантование. На январь 2026 доступны такие варианты:

# Q4_K_M - оптимальный баланс
ollama run llama3.1:70b-q4_K_M

# Q3_K_M - для слабого железа
ollama run llama3.1:70b-q3_K_M

# Q6_K - максимальное качество
ollama run llama3.1:70b-q6_K

Первая загрузка займет время (30-50 ГБ нужно скачать). Заварите чай.

3 Проверка работы

После загрузки появится приглашение >>>. Пишем:

>>> Напиши python-функцию для вычисления чисел Фибоначчи

Если видите осмысленный ответ - все работает. Если система зависает или выдает ошибку памяти - читайте раздел "Проблемы и решения".

Запуск через LM Studio: графический путь

Скачиваем LM Studio с официального сайта. Установка стандартная.

1. Открываем LM Studio
2. Переходим во вкладку "Search"
3. Ищем "llama 3.1 70B"
4. Выбираем нужное квантование (рекомендую TheBloke/Llama-3.1-70B-GGUF)
5. Скачиваем файл Q4_K_M.gguf
6. Переходим во вкладку "Chat"
7. Выбираем скачанный файл
8. Нажимаем "Start Server"

LM Studio автоматически настроит распределение слоев между GPU и RAM. Если увидете в логах что-то вроде llm_load_tensors: offloaded 43/80 layers to GPU - значит, часть модели загружена в видеопамять, что ускорит работу в разы.

llama.cpp: для максимальной производительности

Этот способ сложнее, но дает полный контроль. Сначала нужно скачать саму модель в GGUF формате.

Шаг 1: Скачиваем модель

Идем на Hugging Face к TheBloke. Он конвертирует все популярные модели в GGUF. На январь 2026 актуальная ссылка:

# Устанавливаем huggingface-hub
pip install huggingface-hub

# Скачиваем модель Q4_K_M
huggingface-cli download TheBloke/Llama-3.1-70B-GGUF llama-3.1-70b.Q4_K_M.gguf --local-dir .

# Или через wget
wget https://huggingface.co/TheBloke/Llama-3.1-70B-GGUF/resolve/main/llama-3.1-70b.Q4_K_M.gguf

Шаг 2: Собираем llama.cpp

# Клонируем репозиторий
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp

# Собираем с поддержкой CUDA (для NVIDIA)
make LLAMA_CUDA=1

# Или для CPU (если нет GPU)
make

Шаг 3: Запускаем интерактивный режим

Самая важная команда. Здесь нужно правильно указать распределение памяти:

# Пример для RTX 4090 (24 ГБ VRAM) + 64 ГБ RAM
./main -m ../llama-3.1-70b.Q4_K_M.gguf \
  -ngl 43 \           # 43 слоя в VRAM
  -c 4096 \           # контекст 4096 токенов
  -n 256 \            # генерировать 256 токенов
  --temp 0.7 \        # температура (креативность)
  --repeat_penalty 1.1 \
  -i                   # интерактивный режим

# Пример для слабого GPU (8 ГБ VRAM)
./main -m ../llama-3.1-70b.Q3_K_M.gguf \
  -ngl 20 \           # только 20 слоев в VRAM, остальное в RAM
  -c 2048 \           # уменьшаем контекст
  -t 8 \              # 8 потоков CPU
  -i

Ключевой параметр -ngl (number of GPU layers). Как его рассчитать? Грубое правило: каждый слой Llama 70B в Q4_K_M занимает около 0.5 ГБ. Значит, для 24 ГБ VRAM можно загрузить 24 / 0.5 = 48 слоев. Округляем в меньшую сторону до 43-45 для запаса.

Что делать, если не хватает памяти?

Самая частая проблема. Симптомы: ошибка CUDA out of memory или бесконечная загрузка.

Если ничего не помогает - переходите на меньшую модель. Llama 3.1 8B или 13B запускаются на любом железе. Не гонитесь за размером.

Производительность: чего ожидать?

Цифры на январь 2026 (тестировал на RTX 4090 + Ryzen 9 7950X):

• Q4_K_M, 43 слоя в GPU: 15-20 токенов/сек
• Q3_K_M, 48 слоев в GPU: 25-30 токенов/сек
• Только CPU (64 потока): 2-3 токена/сек (медленно, но работает)
• Смешанный режим (20 слоев GPU + CPU): 8-12 токенов/сек

15 токенов в секунду - это примерно 1-2 предложения. Достаточно для чата, но не для потоковой генерации больших текстов.

Чего НЕ делать: типичные ошибки новичков

1. Не пытайтесь запустить полную версию. 140 ГБ - это не для домашнего ПК. Всегда используйте квантованные версии.
2. Не запускайте в фоне без мониторинга. Llama 70B может сожрать всю память и зависнуть систему.
3. Не используйте максимальный контекст без необходимости. 8192 токена занимают в 2 раза больше памяти, чем 4096.
4. Не забывайте про температуру. temp=0.7 дает сбалансированные ответы. temp=1.2 - креативный бред.
5. Не ждите чудес от Q2_K. 2-битное квантование экономит память, но качество страдает заметно.

Что дальше? (Когда все запустилось)

Модель работает. Что с ней делать?

• Подключите к Open WebUI - получите красивый веб-интерфейс как у ChatGPT
• Настройте OpenAI-совместимый API - подключайте свои приложения
• Экспериментируйте с системными промптами - превратите Llama в эксперта по вашей теме
• Попробуйте fine-tuning (если хватит памяти) - адаптируйте модель под свои задачи

Если хотите развернуть полноценный приватный AI-ассистент с веб-интерфейсом, посмотрите мой гайд по Ollama + Open WebUI + Docker.

И да, если что-то не работает с первого раза - это нормально. У меня первый запуск Llama 70B занял три часа поиска нужных флагов и параметров. Зато теперь могу развернуть модель на любом железе за 10 минут. Вы тоже сможете.

Удачи. И не перегревайте видеокарту.