НЕ ПОКУПАЙ RTX 5090, ПОКА НЕ ПОСМОТРИШЬ ЭТО
Учись Машина Учись (Илья С. Елисеев)
0:00 / 0:00
НЕ ПОКУПАЙ RTX 5090, ПОКА НЕ ПОСМОТРИШЬ ЭТО
10 819 просмотров · 2 месяца назад
Учись Машина Учись (Илья С. Елисеев)
383 подписчика
10 819 просмотров · 2 месяца назад
В этом видео я покажу свой homelab по имени BrainBox — домашний сервер, который уже почти 10 лет помогает мне в разработке, в освоении машинного обучения и использовании искусственного интеллекта.
Несмотря на возраст платформы, сервер отлично справляется с запуском локальных LLM, генерацией изображений, векторным поиском и экспериментами с AI-агентами. В этом выпуске я покажу не только внутренности BrainBox, но и поставлю новый SSD на 2 ТБ для хранения моделей, датасетов и рабочих данных.
Конфигурация сервера:
Корпус: Fractal Design Core 5, форм-фактор Mini-ITX.
Питание: Блок питания мощностью 550 Вт
Материнская плата: Gigabyte H110N
Процессор: Intel Core i3-7350K, 4 ядра, базовая частота 4.2 ГГц.
Оперативная память: 32 ГБ DDR4.
Видеокарта: NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti, 16 ГБ видеопамяти.
Хранение данных:
1 ТБ NVMe SSD для операционной системы и программ.
2 ТБ SATA SSD для хранения моделей и данных.
3 ТБ HDD для резервного копирования и архивов.
Охлаждение: воздушное с несколькими вентиляторами.
Операционная система: Debian Linux 12 + XFCE
Также покажу и расскажу, как устроен мой удаленный рабочий стол и какие сервисы работают на сервере:
✔ llama.cpp
✔ ComfyUI
✔ Qdrant
✔ локальные LLM
✔ AI-агенты и RAG-системы
✔ генерация изображений и музыки
Для меня homelab — это не просто домашний сервер. Это площадка для экспериментов, разработки курсов по искусственному интеллекту, тестирования новых технологий и запуска собственных AI-проектов без зависимости от облаков.
В видео поговорим о том:
• зачем в 2026 году нужен домашний сервер;
• можно ли заниматься AI на старом, но апгрейженном железе;
• когда достаточно локальных моделей, а когда лучше использовать облачные API;
• подходит ли RTX 4060 Ti для запуска современных LLM?
Если интересуетесь темами Linux, self-hosted сервисов, локального AI, больших языковых моделей, RAG, Qdrant, Ollama, ComfyUI или просто любите домашние серверы — добро пожаловать.
Напишите в комментариях, как устроен ваш homelab и какие задачи вы решаете на домашнем сервере.
Таймкоды:
00:00 - Вступление
01:36 - Вынос сервера из шкафа
02:01 - Разборка и чистка от пыли, пылезащита
02:52 - Обзор корпуса Fractal Design Core 5, блок питания, шумность
04:14 - вычислитетельные ресурсы, процессор, видеокарта
05:08 - системы хранения данных, SSD, HDD
06:17 - установка нового SSD на 2 ТБ, сборка и подключение
08:15 - удаленное подключение через RDP и Windows App
09:12 - графическая оболочка Xfce
09:28 - почему не Gnome, а Xfce
09:53 - ввод в строй нового SSD: создание партиции с GParted, монтирование
11:55 - рассказ о homelab, история и развитие
12:44 - почему Debian, а не Ubuntu
13:17 - Docker как основа для Qdrant, MySQL, прочего
13:31 - Запуск нейросетей на bare metal: llama.cpp, automatic1111, comfyui
14:04 - Языки программирования: Python и miniconda - почему?
14:34 - Приятности: UPnP/miniDLNA для раздачи фильмов на телевизор
15:05 - Запуск llama.cpp: распознаем посадочный талон c Qwen3.5 9B Q5
16:36 - Запуск comfyui: генерация изображений в comfyui (SDXL)
18:06 - Запуск comfyui: генерация музыки в comfyui (Ace Step)
19:51 - Заключение: зачем мне homelab?
#homelab #homeserver #selfhosted #debian #linux #ollama #llamacpp #qdrant #comfyui #llm #localai #homelabserver #ai #machinelearning #rtx4060ti