Как создать свою нейросеть на базе открытых российских моделей

YandexGPT — это не просто ответ на ChatGPT, а мощная российская языковая модель, способная вести диалоги, объяснять сложные темы и даже сочинять тексты. Причём работает она уже внутри Яндекс-браузера и в Алисе. И главное — она не одна: в России появляется всё больше открытых моделей, которые можно запускать самостоятельно, без гигантских вложений и суперкомпьютеров. В этой статье разберём, как именно это сделать — с нуля и своими руками.

О том, в каких сферах российские нейросети могут помочь уже сегодня — расскажем на бесплатном вебинаре!

Что понадобится для запуска своей нейросети?

Вот базовый список:

1. Модель — желательно открытая и поддерживаемая. Подойдут Qwen, YaLM, SBER AI, Yandex YaLM2, Yambda, AirLLM и другие российские разработки.
2. Среда запуска — где вы будете работать: ваш компьютер или облачный сервер.
3. Интерфейс — оболочка, через которую вы будете взаимодействовать с моделью (например, через чат, API или консоль).
4. Минимальные знания в командной строке и базовом Python (или инструкции, которые можно просто скопировать).

Где взять российские модели?

В России сегодня есть немало достойных разработок, и главное — многие из них доступны в открытом доступе.

Самым популярным хабом для размещения моделей остаётся Hugging Face. Это глобальная платформа, где можно найти российские модели от таких команд, как Sber AI (например, RuGPT-3), FRED-T5, AIRLLM и других. Здесь всё удобно структурировано: описания, примеры использования, веса модели — всё под рукой.

Не отстаёт и Yandex Research. Команда Яндекса активно делится своими наработками, включая семейство моделей YaLM 2, публикации и GitHub-репозитории с кодом. Это ценный ресурс для того, чтобы использовать модель и вникнуть в детали её архитектуры.

Ещё один интересный проект — Yambda AI. Эта команда фокусируется на практическом применении нейросетей и предлагает как коммерческие решения, так и open-source модели, готовые к запуску в собственных проектах. У них упор делается на адаптацию и производительность в реальных задачах.

Отдельного внимания заслуживает VK AI — лаборатория, появившаяся на базе ВКонтакте. Здесь вы найдёте экспериментальные проекты и наборы моделей, которые можно использовать для обучения или создания собственных приложений.

И, конечно, нельзя не упомянуть AI Hub при МФТИ (Московском физико-техническом институте). Это больше академическая платформа, где публикуются не только модели, но и датасеты, научные статьи и инструменты для обучения.

Практически все модели распространяются в виде файлов форматов .bin, .safetensors, .pth и сопровождаются инструкциями по запуску и тестированию. Большая часть — на русском языке или с поддержкой русскоязычного ввода, что особенно удобно для локальных проектов.

Где запускать модель?

У вас два основных пути: локально или в облаке.

Локальный запуск (на своём компьютере) подойдёт, если у вас видеокарта от 6 ГБ VRAM и выше (например, RTX 3060), несложные задачи (чат-бот, генерация текста, анализ текста), установлен Python, PyTorch, Conda, Docker (по ситуации).

Облачный запуск хорош для тяжёлых моделей и длительных сессий.

Обычно достаточно выбрать машину с нужной видеокартой, загрузить модель и запустить скрипт.

Пример: как запустить модель на VK Cloud

1. Регистрируетесь на VK Cloud и создаёте виртуальную машину (можно выбрать Ubuntu 22.04 с GPU).
2. Через SSH устанавливаете Python и зависимости (pip install transformers torch).
3. Загружаете нужную модель с HuggingFace или другого хранилища.
4. Запускаете через простой скрипт:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("sberbank-ai/rugpt3small_based_on_gpt2")

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("sberbank-ai/rugpt3small_based_on_gpt2")

input_text = "Привет, расскажи интересный факт"

inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")

outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)

print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

Как обучить свою нейросеть?

На старте вам хватит и готовых моделей, но если хочется адаптировать модель под себя:

• Используйте LoRA или QLoRA — технологии, которые позволяют дообучать ИИ без огромных вычислительных мощностей.
• Для обучения вам понадобятся датасеты — желательно на русском языке и в вашей тематике.
• Запуск возможен и в облаке — главное, чтобы хватало оперативной памяти и GPU.

Запуск своей модели — это не только удобно, но и безопасно. Вы не отправляете данные в чужие облака, не зависите от санкций и можете гибко настраивать поведение ИИ. Это особенно важно, если речь идёт о юридических, медицинских или персональных данных.

Заключение

Собрать свою нейросеть на базе российских моделей — это уже не подвиг, а просто хороший проект на выходные. Вы выбираете модель, выбираете площадку и запускаете — по понятным инструкциям, без магии и с полной свободой.

Если вы давно хотели попробовать ИИ на практике — сейчас самое время.