Твой личный собеседник в кармане: настраиваем AI-тренера речи на слабом железе

Когда твой компьютер становится тренером по коммуникациям

Представь ситуацию: завтра собеседование на мечту. Руки потеют, голос дрожит, в голове пустота. Репетировать перед зеркалом уже не помогает, а нанимать коуча дорого. Что делать? Сделать из своего компьютера личного тренера по речи.

Не нужно облачных сервисов, подписок или отправки голоса в неизвестность. Все работает локально, на твоем железе. Даже если это Ryzen 5 с 16GB оперативки и видеокартой на 4GB VRAM (я смотрю на тебя, GTX 1650 и RX 6400).

Почему именно локальный AI, а не ChatGPT с голосом?

Потому что приватность. Потому что задержки. Потому что ты контролируешь все. Когда практикуешься к собеседованию, последнее, что нужно - чтобы твои ответы на каверзные вопросы HR улетели в облако какой-то корпорации.

Локальная модель не стучит на тебя. Не сохраняет диалоги. Не использует твои данные для обучения. Она просто работает - когда ты хочешь и сколько хочешь. Даже без интернета.

1 Железная реальность: что можно выжать из 4GB VRAM

4GB видеопамяти - это не приговор, а вызов. Современные LLM весят десятки гигабайт. Но нам не нужна модель, которая напишет диссертацию по квантовой физике. Нам нужна модель, которая поддержит диалог, задаст уточняющие вопросы, запомнит контекст разговора.

Проблема в том, что большинство гайдов начинаются с "возьмите Llama 3.1 70B" и заканчиваются на этом, когда у тебя заканчивается память. Я ненавижу такие гайды. Поэтому мы пойдем другим путем.

Phi-3.5 Mini - мой фаворит на 2026 год для таких задач. Microsoft сделали невозможное: упаковали в 3.8B параметров интеллект, сравнимый с моделями в 10 раз больше. Она понимает контекст, задает осмысленные вопросы, не теряет нить разговора.

2 Квантование: магия, которая помещает слона в спичечный коробок

4-bit квантование - это не "ухудшение качества", а "разумный компромисс". Современные методы (GPTQ, AWQ, GGUF) сохраняют 95% качества при сокращении размера в 4 раза. Для диалога разницу между 16-bit и 4-bit ты не заметишь. А вот разницу между "работает" и "не работает" - заметишь сразу.

Как это выглядит на практике:

# Скачиваем квантованную модель (пример для Phi-3.5 Mini)
# Используем TheBloke - он квантует практически все популярные модели
# На 31.01.2026 актуальная версия:
wget https://huggingface.co/TheBloke/phi-3.5-mini-GGUF/resolve/main/phi-3.5-mini.Q4_K_M.gguf

# Размер файла: ~2.5GB вместо ~8GB оригинальной модели

Q4_K_M - это "среднее" качество квантования. Есть Q2_K (меньше размер, хуже качество) и Q6_K (больше размер, лучше качество). Для диалога Q4_K_M - оптимальный выбор.

3 SillyTavern с аудио: не просто чат, а полноценный собеседник

SillyTavern - это не "еще один фронтенд для LLM". Это швейцарский нож для диалоговых систем. С плагинами он превращается в голосового ассистента, который слушает, понимает и отвечает голосом.

Установка проще, чем кажется:

# Клонируем репозиторий (на 2026 год актуальная ветка - main)
git clone https://github.com/SillyTavern/SillyTavern.git
cd SillyTavern

# Устанавливаем зависимости
npm install

# Запускаем
node server.js

# Открываем в браузере: http://localhost:8000

Теперь самое интересное - плагины для аудио:

1. Text-to-Speech (TTS) - превращает текст модели в речь. ElevenLabs плагин работает локально с их моделями, но есть и полностью локальные варианты через SillyTavern-extras.
2. Speech-to-Text (STT) - превращает твою речь в текст. Whisper работает локально, но требует ресурсов. Для 4GB VRAM лучше использовать более легкие модели.
3. Character Cards - загружаешь карточку персонажа (например, "HR-менеджер крупной IT-компании"), и модель играет эту роль.

Конфигурация, которая не убьет твою видеокарту

Вот как распределить ресурсы на железе Ryzen 5 + 16GB RAM + 4GB VRAM:

• LLM на GPU: Phi-3.5 Mini в 4-bit (2.5GB VRAM)
• TTS на CPU: Coqui TTS или Piper (легкие, работают в реальном времени)
• STT на CPU: Whisper tiny или base.en (английский) или аналоги для русского
• Оставшиеся 1.5GB VRAM: запас для контекста и кэша

Почему TTS и STT на CPU? Потому что современные процессоры Ryzen 5 справляются с этими задачами без проблем. А видеопамять - наш самый дефицитный ресурс.

4 Настройка SillyTavern для реалистичных собеседований

Стандартный SillyTavern настроен для ролевых чатов. Нам нужно его перепрофилировать. Открываешь настройки персонажа и прописываешь вот такой промпт:

Ты - опытный HR-менеджер в крупной IT-компании. Проводишь собеседование на позицию [название позиции].

Твои задачи:
1. Задавать вопросы по компетенциям
2. Уточнять ответы кандидата
3. Давать конструктивную обратную связь
4. Симулировать стрессовые ситуации (сложные вопросы, паузы)
5. Оценивать не только технические навыки, но и soft skills

Формат: диалог. Ты задаешь вопрос, кандидат отвечает. После 3-5 вопросов даешь краткую обратную связь.

Не говори от имени кандидата. Не заканчивай собеседование раньше времени.

Важный нюанс: SillyTavern поддерживает Dialogue Tree Search - технологию, которая заставляет ИИ думать наперед, а не выдавать первый попавшийся ответ. Включаешь эту опцию, и качество диалога улучшается в разы.

Где брать голоса и как их настраивать

Стандартные голоса из Windows звучат как роботы из 90-х. Нам нужно что-то человеческое. Варианты на 2026 год:

1. Coqui TTS - открытая библиотека с сотнями голосов. Есть русские голоса хорошего качества.
2. Piper - легковесный TTS, который работает даже на Raspberry Pi. Качество - 7/10, скорость - 10/10.
3. Edge TTS (через плагин) - использует голоса Microsoft Edge, но требует интернета.

Для полностью локальной работы мой выбор - Piper. Установка:

# Скачиваем Piper
wget https://github.com/rhasspy/piper/releases/download/v1.2.0/piper_linux_x64.tar.gz
tar -xzf piper_linux_x64.tar.gz

# Скачиваем голосовую модель (например, английский женский голос)
wget https://huggingface.co/rhasspy/piper-voices/resolve/main/en/en_US/amy/medium/en_US-amy-medium.onnx

# Запускаем как сервер
./piper --model en_US-amy-medium.onnx --port 8080

В SillyTavern в настройках TTS прописываешь адрес локального сервера Piper - и готово. Голос будет звучать с минимальной задержкой.

Сценарии тренировок, которые работают

Недостаточно просто болтать с ИИ. Нужны структурированные сценарии:

Температура (temperature) - самый важный параметр. 0.0 - модель детерминированная, повторяет самые вероятные ответы. 1.0 - полный рандом. Для собеседования идеально 0.6-0.8: достаточно креатива, чтобы вопросы были разными, но достаточно предсказуемо, чтобы не сойти с ума.

Оптимизация производительности: выжимаем последние кадры

Даже с квантованной моделью на 4GB VRAM могут быть проблемы. Вот что делать, если все тормозит:

1. Уменьшай размер контекста. По умолчанию 4096 токенов. Попробуй 2048 или даже 1024 для коротких диалогов.
2. Используй flash attention, если твоя видеокарта и модель поддерживают. Ускоряет генерацию в 2-3 раза.
3. Включий автодетект слоев для GPU/CPU. Часть слоев можно выгрузить на CPU - медленнее, но работает.
4. Закрой все лишнее. Браузер с 50 вкладками съедает гигабайты оперативки.

Конкретные настройки для Oobabooga Text Generation WebUI (один из бэкендов для SillyTavern):

# В аргументах запуска:
--gpu-memory 4000  # Лимит VRAM
--cpu-memory 12000  # Использовать 12GB RAM для доп. слоев
--loader exllama  # Самый быстрый загрузчик для квантованных моделей
--max-seq-len 2048  # Ограничение контекста
--compress_pos_emb 2  # Сжатие позиционных эмбеддингов для большего контекста

Чего не хватает локальным моделям для идеального собеседования

При всей крутости технологии, есть ограничения:

• Нет анализа интонации. Модель не слышит, дрожит у тебя голос или нет. Только текст.
• Нет языка тела. 70% коммуникации - невербалика. ИИ этого не видит.
• Предсказуемость. Даже с температурой 0.9 модель не сможет воспроизвести настоящую человеческую спонтанность.
• Специфические знания. Если собеседование в узкой области (медицина, юриспруденция), нужна специализированная модель или тонкая настройка.

Но вот что интересно: эти ограничения одновременно и плюс. Ты тренируешься в безопасной среде. Никто не осудит за дрожащий голос. Можно сделать паузу на 5 минут, чтобы подумать. Можно начать заново. Можно записать ответ и проанализировать его позже.

Что будет дальше? Прогноз на 2026-2027

К концу 2026 года появятся модели размером с Phi-3.5 Mini, но качеством как у сегодняшних 70B. Уже сейчас дистилляция и квантование позволяют упаковывать большие модели в маленькие пакеты.

Мультимодальность станет стандартом. Модели будут анализировать не только текст, но и видео с веб-камеры - твою мимику, жесты, позу. Это уже тестируется в лабораториях.

А самое главное - специализированные модели для тренировки коммуникаций. Не общие LLM, а именно заточенные под собеседования, переговоры, публичные выступления. Как Nemotron-Personas от NVIDIA, но для HR-сферы.

И последний совет: не пытайся сделать идеальную систему с первого раза. Начни с простого - текстовый чат с моделью. Потом добавь голосовой ввод через голосовой ввод. Потом добавь TTS. Шаг за шагом.

Через месяц регулярных тренировок ты заметишь разницу. Голос станет увереннее. Ответы - структурированнее. Паузы - осмысленнее. А когда придет время настоящего собеседования, ты будешь чувствовать себя как рыба в воде. Потому что ты уже прошел это сотню раз.