RTX 5090 в слезах: почему ваша локальная LLM для кодирования работает как пьяный стажёр

Вы купили RTX 5090, а код получаете как с Commodore 64

Вы видели демки. Вы читали хайп. Вы выложили $2500 за новую RTX 5090, установили 24 ГБ GDDR7X, запустили DeepSeek-Coder-33B... и получили код, который выглядит так, будто его писал стажёр после трёх бутылок энергетика.

Проблема не в железе. Проблема в том, что вы пытаетесь забивать гвозди микроскопом. RTX 5090 - это невероятный инструмент, но локальные LLM-кодеры терпят неудачу не из-за нехватки вычислительной мощности. Они проваливаются из-за фундаментальных архитектурных ошибок в подходе.

Три смертных греха локального кодирования

1 Ожидание магии вместо инженерии

Вы запускаете модель через Ollama, даёте промпт "напиши микросервис на Go" и ждёте шедевр. А получаете шаблонный код, который не компилируется. Почему? Потому что модель видит только ваш промпт. Она не видит:

• Вашу структуру проекта
• Импорты, которые уже есть
• Конфигурационные файлы
• Существующие функции, которые можно переиспользовать
• Стиль кодирования команды

Это как попросить строителя построить дом, не показав ему участок, не дав чертежей и не сказав, какие материалы у вас уже есть в гараже.

2 Игнорирование контекстного окна

Современные модели на 24.01.2026 поддерживают 128K, даже 256K токенов. Но вы используете 4K. Почему? Потому что Ollama по умолчанию ограничивает контекст, а вы даже не проверяете настройки.

# Так НЕ делать
ollama run codellama:34b

# Что происходит на самом деле
# Контекст: 4096 токенов
# Температура: 0.8 (слишком креативно для кода)
# Top-p: 0.95 (слишком рандомно)

Результат: модель забывает, что вы просили пять строк назад, начинает генерировать противоречивый код, теряет логику.

3 Неправильные параметры генерации

Код - это не творческое письмо. Код должен быть детерминированным, предсказуемым, соответствовать стандартам. Но вы генерируете код с температурой 0.8, как будто пишете роман.

RTX 5090: железо, которое вы используете неправильно

У вас 24 ГБ видеопамяти. Вы загружаете модель 34B в 4-битном квантовании. Она занимает ~20 ГБ. Кажется, всё окей? Нет, не окей.

Самая частая ошибка: вы не используете tensor parallelism. Ваша RTX 5090 может обрабатывать матричные операции параллельно, но по умолчанию всё работает последовательно.

Собираем рабочее окружение: от отчаяния к эффективности

1 Базовый стек: не Ollama, а vLLM + TensorRT

Забудьте про Ollama для серьёзного кодирования. Она хороша для экспериментов, но для работы нужен профессиональный стек.

# Установка vLLM с поддержкой TensorRT
pip install vllm tensorrt-llm --extra-index-url https://pypi.nvidia.com

# Запуск с оптимизациями под RTX 5090
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
    --model codellama/CodeLlama-34B-Instruct-hf \
    --tensor-parallel-size 2 \
    --gpu-memory-utilization 0.9 \
    --max-model-len 16384 \
    --quantization awq \
    --enforce-eager  # Убирает graph capture проблемы на 5090

Почему vLLM лучше? Continuous batching. PagedAttention. Поддержка AWQ квантования. Скорость в 2-3 раза выше, чем у llama.cpp.

2 VS Code Cline: ваш главный инструмент

Cline - это не просто расширение для VS Code. Это агент, который понимает контекст. Он сканирует ваш проект, читает документацию, анализирует зависимости.

Как настроить Cline для локальной модели:

{
  "cline.modelProvider": "openai",
  "cline.openai.baseURL": "http://localhost:8000/v1",
  "cline.openai.apiKey": "no-key-needed",
  "cline.openai.model": "codellama-34b",
  "cline.context.maxTokens": 32000,
  "cline.context.include": [
    "**/*.py",
    "**/*.js",
    "**/*.go",
    "package.json",
    "requirements.txt",
    "go.mod",
    "README.md"
  ],
  "cline.generation.temperature": 0.2,
  "cline.generation.topP": 0.9
}

Теперь, когда вы просите "добавь валидацию в эту форму", Cline:

1. Смотрит на текущий файл
2. Проверяет, какие валидаторы уже импортированы
3. Ищет похожие формы в проекте
4. Генерирует код в том же стиле
5. Предлагает импорты, которые нужны

3 Агенты для сбора контекста: то, что отличает профессионала

Один vLLM сервер - это хорошо. Три специализированных агента - это в десять раз лучше.

Архитектура, которая работает:

# architecture.py
from typing import List, Dict
import subprocess
import json

class CodebaseAnalyzer:
    """Агент 1: Понимает структуру проекта"""
    def analyze_project(self) -> Dict:
        # Запускает tree, находит все файлы
        # Анализирует импорты и зависимости
        # Строит карту модулей
        return {"modules": [], "dependencies": []}

class DocumentationReader:
    """Агент 2: Читает документацию"""
    def read_docs(self, file_paths: List[str]) -> str:
        # Извлекает комментарии, docstrings
        # Читает README, архитектурные решения
        return "контекст из документации"

class CodeGenerator:
    """Агент 3: Генерирует код с полным контекстом"""
    def __init__(self):
        self.analyzer = CodebaseAnalyzer()
        self.reader = DocumentationReader()
        
    def generate(self, prompt: str) -> str:
        context = self.analyzer.analyze_project()
        docs = self.reader.read_docs(context["modules"])
        
        full_prompt = f"""Контекст проекта:
{json.dumps(context, indent=2)}

Документация:
{docs}

Задача:
{prompt}

Код:"""
        
        return self.call_llm(full_prompt)

Эта архитектура превращает вашу локальную LLM из "тупого генератора текста" в "умного помощника, который понимает проект".

Тулкит для локальных моделей: что действительно нужно в 2026

Вам не нужны десятки инструментов. Нужны три, но настроенные правильно.

Claude Code локально: миф или реальность?

На 24.01.2026 Anthropic не выпускает Claude Code для локального запуска. Все "Claude Code локально" - это либо фейки, либо тонко настроенные CodeLlama.

Но вот что работает лучше Claude Code:

• DeepSeek-Coder-V2-32B с интеллектом 67B параметров - понимает сложные запросы
• Qwen-Coder-32B с поддержкой 128K контекста - идеально для больших проектов
• Magicoder-CL-34B - специально обучен на высококачественном коде

Секрет не в модели. Секрет в том, как вы её кормите контекстом. Лучшая модель с пустым промптом проиграет средней модели с полным контекстом проекта.

Пять ошибок, которые гарантированно сломают вашу настройку

Чеклист рабочего окружения на RTX 5090

1. Драйверы NVIDIA 555.xx или выше
2. CUDA 12.4, cuDNN 9.2, TensorRT 9.3
3. vLLM 0.4.3+ с поддержкой TensorRT
4. Модель в AWQ квантовании (4-бит)
5. VS Code с Cline и настройкой контекста
6. Отдельный Python venv для каждой модели
7. Мониторинг через nvidia-smi и vLLM метрики
8. Кэширование эмбеддингов в Redis или дисковый кэш
9. Автоматическое управление мощностью GPU
10. Бэкап настроек и промпт-шаблонов

Что дальше? Агенты, а не модели

К 2027 году разговор сместится с "какую модель запустить" на "каких агентов подключить". Ваша RTX 5090 будет работать не с одной LLM, а с оркестром специализированных агентов:

• Агент анализа кодабазы (уже сегодня есть в настройке патчей)
• Агент чтения документации (похож на RAG для PDF, но для кода)
• Агент рефакторинга (понимает антипаттерны)
• Агент тестирования (генерирует тесты по коду)
• Агент документации (пишет комментарии и docs)

Каждый агент - это отдельная тонко настроенная модель или даже комбинация моделей. Они общаются между собой, передают контекст, принимают коллективные решения.

Ваша задача на 2026 год: не гнаться за самой большой моделью. Настроить экосистему, где маленькие специализированные модели работают вместе лучше, чем одна большая. RTX 5090 с её 24 ГБ памяти идеально подходит для одновременного запуска 3-4 моделей по 7B каждая, каждая из которых экспертно решает свою задачу.

Начните с vLLM и Cline. Добавьте одного агента для анализа проекта. Через неделю добавьте второго для документации. Через месяц у вас будет система, которая делает 80% рутинного кодирования за вас. И это будет работать в 10 раз лучше, чем одна CodeLlama-70B, запущенная в Ollama с настройками по умолчанию.