Оригинал: https://timofei-ermolaev.ru/courses/open-webui/configure/ollama/ # Подключаем локальную модель через Ollama Подключим Ollama к Open WebUI в Windows, macOS и Ubuntu Linux: загрузим проверочную модель, укажем адрес сервера и разберём ошибки соединения. [![Тимофей Ермолаев](https://timofei-ermolaev.ru/_astro/timofei-ermolaev-portrait.s0mCFw-J_Z1x8STQ.webp)]() [Тимофей Ермолаев]() Директор по информационным технологиям (CIO) **Опубликовано** 16 октября 2026 г. **Обновлено** 16 октября 2026 г. **На урок** 14 мин **Тема** [Настройка]() ## После урока вы сможете - Выбрать ветку Ollama для своей операционной системы - Загрузить модель и проверить её ответ в терминале - Подключить сервер к Open WebUI и найти причину ошибки соединения **Проверяемый результат:** Выбранная локальная модель загружена в Ollama и возвращает законченный ответ в чате Open WebUI. Если после запуска Open WebUI и создания учётной записи администратора список моделей пуст, отправленное сообщение пока останется без ответа. Для нашего чата Open WebUI работает как веб-оболочка: чтобы вычислить ответ, ему нужен отдельный сервер, который запустит языковую модель. В этом уроке мы установим локальный сервер моделей [Ollama]() , скачаем небольшую проверочную модель `qwen2.5:0.5b` и свяжем её с нашим контейнером Open WebUI. Когда вся цепочка заработает, запрос пройдёт такой маршрут: браузер отправляет сообщение в контейнер Open WebUI, тот передаёт его серверу Ollama, а Ollama запускает модель `qwen2.5:0.5b` и возвращает ответ обратно в интерфейс. Сначала проверим ответ модели прямо в терминале через саму Ollama, а затем повторим тот же вопрос в окне чата Open WebUI, чтобы убедиться в исправности каждого звена. ## Выберем ветку для своей системы Нужны уже работающий Open WebUI в Docker и учётная запись администратора из урока про [первый вход и базовые настройки]() . В Windows подойдёт выбранная раньше [установка через `docker run`]() или [Docker Compose]() : переделывать работающий контейнер не потребуется. В macOS и Ubuntu Linux продолжаем установку через Compose из соответствующей ветки курса. Здесь разбираем подключение к Docker-установке Open WebUI; самостоятельное приложение Open WebUI Desktop использует другой способ запуска. Интернет понадобится для загрузки Ollama и файлов модели. Способ установки Ollama, адрес подключения и даже окно терминала зависят от операционной системы. Выберите свою систему в таблице ниже. Проходить нужно только свою ветку, а затем перейдите к общему шагу настройки адреса в веб-интерфейсе. | Система | Где работает Ollama | В каком окне выполняем команды для Ollama | В каком окне управляем Docker | | --- | --- | --- | --- | | Windows | Обычное приложение Windows в фоновом режиме | В окне PowerShell | В терминале Ubuntu (WSL2), через выбранный ранее `docker run` или Compose | | macOS | Обычное приложение macOS | В программе «Терминал» macOS | В программе «Терминал» macOS | | Ubuntu Linux 24.04 | Отдельный сервис в существующем проекте Docker Compose (на процессоре, CPU) | В обычном терминале Ubuntu из папки `~/projects/open-webui` | В обычном терминале Ubuntu из папки `~/projects/open-webui` | В Windows команды управления контейнером Open WebUI мы вводили в Ubuntu WSL2, а [приложение Ollama для Windows]() устанавливается в саму Windows. Поэтому команды `ollama` и диагностику её локального сервера мы будем выполнять в обычном окне PowerShell, а не внутри терминала Ubuntu. Устанавливать вторую копию Ollama внутрь WSL2 не нужно. На компьютерах Mac мы используем [нативное приложение Ollama для macOS]() . Согласно [ответам на частые вопросы по Ollama]() , запуск Ollama внутри контейнера под Docker Desktop на macOS не позволяет задействовать аппаратное ускорение графического процессора Apple Silicon, тогда как обычное приложение macOS умеет работать с чипами серии M (на процессорах Intel расчёты пойдут на CPU). В Ubuntu Linux мы пойдём другим путём: добавим [официальный Docker-образ Ollama]() вторым сервисом прямо в наш существующий файл `compose.yaml`. Это базовая конфигурация для работы на центральном процессоре (CPU). Настраивать драйверы видеокарты и менять сетевые службы хоста для неё не требуется. **Для пользователей Ubuntu Linux сохраняется правило про `sudo`.** Если в прошлых уроках вы вводили команды Docker с префиксом `sudo`, здесь также добавляйте `sudo` перед каждой командой, начинающейся с `docker` (например, `sudo docker compose ps`). ## Запустим Ollama и загрузим модель Прежде чем настраивать веб-интерфейс, добьёмся ответа от самой модели через командную строку. Так мы заранее проверим, что сервер Ollama запущен, а модель полностью скачалась и способна генерировать текст. Переходите сразу к подразделу для вашей операционной системы. ### Windows и macOS: установим приложение Ollama Скачаем и установим официальное приложение для своей системы: - Для Windows загрузим установщик со [страницы Ollama для Windows]() и запустим его. После установки программа работает в фоновом режиме (значок появляется в области уведомлений на панели задач). - Для Mac загрузим архив или образ со [страницы Ollama для macOS]() , перенесём приложение в папку «Программы» (`Applications`) и запустим его. После установки и первого запуска приложения **закроем и заново откроем** окно PowerShell (в Windows) или «Терминал» (в macOS). Это нужно, чтобы командная оболочка подхватила обновлённый путь к исполняемому файлу `ollama`. Проверим, что утилита командной строки доступна и откликается: ``` ollama --version ``` Если в ответ появилась строка с номером версии, загрузим небольшую модель [`qwen2.5:0.5b`]() из официального каталога с помощью команды [`ollama pull`]() : ``` ollama pull qwen2.5:0.5b ``` Тег `qwen2.5:0.5b` выбрали для проверки связи: файл модели в реестре занимает около 398 МБ, а семейство Qwen 2.5 поддерживает русский язык. Указанный объём в 398 МБ отражает только размер скачиваемого артефакта на диске, а не минимальные требования к оперативной памяти или видеопамяти. Эта небольшая модель нужна для упражнения. Высокую скорость и качество ответов мы здесь не обещаем и не рекомендуем её для рабочих задач. Когда загрузка завершится, проверим список локальных моделей командой [`ollama list`]() : ``` ollama list ``` В выводе должна присутствовать строка с точным именем `qwen2.5:0.5b`. Запомним это написание: именно такой тег мы будем указывать на всех следующих шагах. Теперь отправим модели короткий проверочный запрос прямо из терминала через команду [`ollama run`]() : ``` ollama run qwen2.5:0.5b "Ответь одним коротким предложением: для чего нужен список дел?" ``` Дождёмся появления ответа в терминале. Точная формулировка не важна: главное, чтобы модель вернула законченное осмысленное предложение на русском языке и управление вернулось в командную строку. Как только ответ получен, можно переходить к следующему разделу «Укажем адрес Ollama в Open WebUI». ### Ubuntu Linux: добавим Ollama в существующий Compose В Ubuntu Linux мы не устанавливаем Ollama прямо в систему, а добавляем её в существующий проект Docker Compose. Перейдём в папку нашего проекта: ``` cd ~/projects/open-webui ``` Откроем файл `compose.yaml` в текстовом редакторе. Добавим описание второго сервиса `ollama` в существующий блок `services:` и новый том `ollama:` в нижний блок `volumes:`. Все прежние настройки сервиса `open-webui`, имя проекта, порты и привязку к файлу секретного ключа `./open-webui.env` мы оставляем без изменений. Если ранее вы меняли порт интерфейса (например, на `3001`) или фиксировали конкретную версию образа `open-webui`, сохраните свои значения. Сам файл `open-webui.env` трогать или генерировать заново не нужно. Полный файл `compose.yaml` после добавления сервиса будет выглядеть так: ``` name : open-webui services : open-webui : image : ghcr.io/open-webui/open-webui:main ports : - "127.0.0.1:3000:8080" volumes : - open-webui:/app/backend/data extra_hosts : - host.docker.internal:host-gateway env_file : - ./open-webui.env restart : unless-stopped ollama : image : ollama/ollama volumes : - ollama:/root/.ollama restart : unless-stopped volumes : open-webui : ollama : ``` Разберём настройки сервиса `ollama`: - **`image: ollama/ollama`** указывает официальный образ из [документации Ollama по Docker]() . Без указания конкретного тега Docker загрузит текущий образ по умолчанию (`latest`), который разработчики со временем обновляют. Конфигурация без дополнительных блоков устройств запускает модели на центральном процессоре (CPU). - **`volumes: - ollama:/root/.ollama`** вместе с нижней строчкой `ollama:` в секции `volumes` создаёт отдельный именованный том для хранения скачанных языковых моделей. Том сохраняет модели при перезапуске или обновлении контейнера, поэтому качать их заново не придётся. - **Отсутствие секции `ports:`** у сервиса `ollama` сделано намеренно. Как объясняется в [руководстве по сетям Docker Compose]() , сервисы одного файла `compose.yaml` по умолчанию попадают в общую сеть проекта и могут обращаться друг к другу напрямую по имени сервиса. Публиковать порт `11434` на хост-машину не требуется. Без секции `ports` порт не пробрасывается на интерфейсы хоста. Это не изолирует контейнер от самого Docker-хоста и соседних контейнеров в той же сети проекта. Проверим, что после редактирования структура YAML-файла не нарушена и в нём не появилось дублирующихся секций `services` или `volumes`: ``` docker compose config --quiet ``` Если команда завершилась без сообщений об ошибках, запустим новый сервис `ollama` в фоновом режиме (напоминаем про префикс `sudo`, если вы используете его для работы с Docker): ``` docker compose up -d ollama ``` Имя сервиса `ollama` в конце команды указывает, какой контейнер запустить. Работающий `open-webui` эта команда не обновляет. При первом запуске загрузка образа `ollama/ollama` займёт некоторое время. Проверим состояние контейнеров проекта: ``` docker compose ps ``` В списке должны отображаться оба сервиса: `open-webui` и `ollama` в состоянии `Up` (или `running`). Теперь проверим версию сервера Ollama, выполнив команду внутри запущенного контейнера через `docker compose exec`: ``` docker compose exec ollama ollama --version ``` Если сразу после старта контейнера команда сообщает, что внутренний сервер (демон) Ollama ещё не готов или не отвечает, подождите немного, проверьте состояние через `docker compose ps` и посмотрите журнал запуска командой `docker compose logs --tail=80 ollama`, а затем повторите проверку версии. Когда сервер откликнулся, скачаем проверочную модель [`qwen2.5:0.5b`]() внутрь тома контейнера: ``` docker compose exec ollama ollama pull qwen2.5:0.5b ``` Как и в нативной ветке, тег `qwen2.5:0.5b` (около 398 МБ в реестре) выбран для проверки соединения. Семейство поддерживает русский язык, но размер файла не показывает потребление оперативной памяти, а выбор модели для упражнения не означает рекомендации для рабочих задач. Убедимся, что модель появилась в локальном списке контейнера: ``` docker compose exec ollama ollama list ``` В выводе должна быть указана модель `qwen2.5:0.5b`. Запустим тестовую генерацию ответа прямо в контейнере: ``` docker compose exec ollama ollama run qwen2.5:0.5b "Ответь одним коротким предложением: для чего нужен список дел?" ``` При работе на процессоре (CPU) генерация даже короткого ответа может занять заметное время. Дождёмся, пока модель допишет осмысленное предложение до конца и вернёт управление терминалу. Точное совпадение текста нам не важно. ## Укажем адрес Ollama в Open WebUI Если модель ответила в терминале, сервер Ollama готов к следующей проверке. Теперь объясним контейнеру Open WebUI, по какому сетевому адресу искать этот сервер. Адрес `localhost:11434` или `127.0.0.1:11434` здесь не подходит: запрос к Ollama отправляет процесс Open WebUI внутри собственного Docker-контейнера. Для любого контейнера адрес `localhost` (`127.0.0.1`) указывает на него самого, а внутри контейнера `open-webui` никакой Ollama нет. Выбор правильного адреса зависит от того, где именно запущена Ollama в вашей ветке: | Ваша ветка | Какой базовый URL вводить в Open WebUI | Почему используется этот адрес | | --- | --- | --- | | Windows и macOS (приложение Ollama + Docker Desktop) | `http://host.docker.internal:11434` | Специальное имя [`host.docker.internal`]() в Docker Desktop позволяет контейнеру обратиться к сервису, работающему на основной системе (хосте). | | Ubuntu Linux (сервис `ollama` в том же Compose) | `http://ollama:11434` | Внутри общей сети Docker Compose контейнеры находят друг друга по имени сервиса (`ollama`) и внутреннему порту (`11434`) через [встроенный DNS]() . | В Linux есть особенность. В нашем файле `compose.yaml` у сервиса `open-webui` с прошлого урока записана строка `extra_hosts: - host.docker.internal:host-gateway`. Может возникнуть вопрос: почему бы тогда и в Linux не установить Ollama прямо в систему и не обратиться к ней через `host.docker.internal`? Дело в том, что нативная Ollama по умолчанию [слушает только локальный интерфейс `127.0.0.1:11434`]() . Запись `host-gateway` в Linux перенаправляет запросы контейнера на сетевой мост Docker хост-машины, но сервис, привязанный строго к `127.0.0.1`, с этого моста всё равно недоступен. Чтобы не менять сетевые настройки хоста и не расширять привязку портов в системе, мы и запустили Ollama соседним контейнером в общей сети Compose. Перейдём к настройке в браузере: 1. Откроем Open WebUI (по умолчанию `http://127.0.0.1:3000`) и войдём под учётной записью администратора. 2. Откроем меню настроек администратора. Согласно [официальному руководству по подключению Ollama]() , путь в английском интерфейсе выглядит как **Settings → Admin → Connections** (в русской локализации разделы могут называться «Настройки» → «Панель администратора» или «Администрирование» → «Подключения»; точные подписи и расположение элементов зависят от версии Open WebUI). 3. Найдём блок управления подключениями **Ollama API** (Manage Ollama API Connections). Адрес вводим в секции Ollama; расположенная рядом секция OpenAI API предназначена для другого типа подключения. 4. В поле адреса введём базовый URL из таблицы выше для своей ветки: - `http://host.docker.internal:11434` — для Windows и macOS; - `http://ollama:11434` — для Ubuntu Linux. 5. Убедимся, что указан именно базовый адрес сервера и порт, без добавочных путей вроде `/api/tags`, `/api` или `/v1`. Поле ключа API (API Key) оставляем пустым, так как [локальный сервер Ollama не требует аутентификации]() . 6. Сохраним изменения кнопкой сохранения в интерфейсе настроек. Мы настраиваем адрес прямо через панель администратора и не добавляем переменную `OLLAMA_BASE_URL` в файл `open-webui.env`, чтобы не задавать адрес одновременно в двух местах. Как указано в [справочнике по переменным окружения Open WebUI]() , эти параметры также могут задаваться через окружение (причём список `OLLAMA_BASE_URLS` имеет приоритет над одиночной `OLLAMA_BASE_URL`), но в нашей установке проще и нагляднее управлять адресом из интерфейса. ## Получим ответ в новом чате Когда адрес сохранён, проверим, проходит ли сообщение через Open WebUI к модели и возвращается ли ответ. Имя модели в выпадающем списке показывает, что она доступна для выбора. Один этот список, который может быть сохранён в кэше, ещё не подтверждает, что сервер сейчас отвечает. Полная проверка завершается только тогда, когда модель сгенерирует ответ в чате. Выполним проверку на своей системе: 1. Перейдём на главный экран Open WebUI и откроем новый чат (если список моделей не обновился сразу, можно обновить страницу в браузере). 2. В списке выбора модели найдём и выберем точно тот тег, который мы скачивали в терминале: **`qwen2.5:0.5b`**. 3. Отправим в чат тот же самый короткий вопрос: ``` Ответь одним коротким предложением: для чего нужен список дел? ``` 4. Дождёмся завершения генерации. Если модель выбрана, индикатор загрузки сменился текстом, и в окне чата появилось законченное осмысленное предложение по теме вопроса, значит, подключение работает. Текст ответа в веб-интерфейсе не обязан дословно совпадать с тем, что модель выдала ранее в терминале: языковые модели генерируют текст заново при каждом обращении. Также не стоит оценивать по этому короткому тесту общие интеллектуальные способности модели. ## Проверим, где остановилось подключение Если на каком-то шаге команда вернула ошибку, список моделей в интерфейсе остался пустым или ответ в чате не появляется, не спешите переустанавливать Docker или удалять тома. Найдём точное место обрыва, проверяя цепочку от сервера Ollama к контейнеру Open WebUI. ### 1. Терминал пишет, что команда `ollama` не найдена - **В Windows:** убедитесь, что установщик Ollama для Windows завершил работу, а команды вводятся в обычном окне **PowerShell**, а не внутри терминала Ubuntu (WSL2). Если окно PowerShell было открыто ещё до установки программы, закройте его и откройте новое, чтобы обновилась переменная `PATH`. - **На macOS:** проверьте, что приложение Ollama перенесено в папку `Applications` и хотя бы один раз запущено, после чего перезапустите программу «Терминал». - **В Ubuntu Linux:** в нашей ветке программа не установлена в саму систему. Все команды `ollama` нужно запускать внутри контейнера через префикс `docker compose exec ollama ...` (и с `sudo`, если вы используете его для Docker), находясь в папке `~/projects/open-webui`. ### 2. Команда `ollama list` или `ollama run` выдаёт ошибку соединения с сервером Это означает, что клиент командной строки не может достучаться до фонового процесса самой Ollama. - **В Windows и macOS:** проверьте, запущено ли приложение Ollama (в Windows посмотрите на значок в трее, на Mac можно открыть его через строку меню или Spotlight), и запустите его при необходимости. Дополнительно можно проверить, откликается ли локальный HTTP API на стандартном адресе `127.0.0.1:11434`, обратившись к точке [`/api/tags`]() . В **PowerShell на Windows** выполните: ``` Invoke-RestMethod - Uri http: // 127.0 . 0.1 : 11434 / api / tags ``` В **Терминале macOS** выполните: ``` curl --fail --silent --show-error http://127.0.0.1:11434/api/tags ``` Исправный сервер вернёт JSON со списком `models`. В PowerShell команда `Invoke-RestMethod` преобразует этот ответ в объект, поэтому в окне он будет отображаться иначе, чем при вызове `curl`. - **В Ubuntu Linux:** адрес `127.0.0.1:11434` из браузера или терминала самой Ubuntu не проверяет наш контейнер Ollama: мы не публиковали его порт на хост-машину. Вместо этого перейдите в `~/projects/open-webui`, проверьте статус контейнера и посмотрите его журнал: ``` cd ~/projects/open-webui docker compose ps docker compose logs --tail=80 ollama ``` Если сервис `ollama` остановлен или отсутствует в списке, сначала проверьте синтаксис файла командой `docker compose config --quiet`, а затем запустите сервис через `docker compose up -d ollama`. ### 3. Сервер отвечает, но массив `models` пуст Если команда `ollama list` (или запрос к `/api/tags`) выполняется без ошибок, но не показывает ни одной модели (в JSON возвращается пустой список `"models": []`), значит, сервер работает, но в этом конкретном экземпляре Ollama ещё нет скачанных моделей. Выполните загрузку `ollama pull qwen2.5:0.5b` (или `docker compose exec ollama ollama pull qwen2.5:0.5b` на Linux) и дождитесь завершения загрузки. Помните, что наличие модели на хосте само по себе ещё не доказывает, что контейнер Open WebUI видит этот сервер. ### 4. В терминале модель отвечает, но в Open WebUI список моделей пуст или выходит ошибка подключения Если в командной строке `ollama list` и `ollama run` работают штатно, а веб-интерфейс не видит сервер, следующим проверим участок между контейнером `open-webui` и сервером Ollama: 1. Откройте настройки администратора (**Settings → Admin → Connections**) и проверьте введённый адрес: - для Windows и macOS должно быть `http://host.docker.internal:11434`; - для Ubuntu Linux должно быть `http://ollama:11434`. 2. Убедитесь, что в конце адреса не приписаны служебные пути `/api/tags`, `/api` или `/v1`, адрес вписан именно в секцию **Ollama API** (а не OpenAI), и вы нажали кнопку сохранения. Если ранее вы самостоятельно добавляли в окружение переменные `OLLAMA_BASE_URL` или `OLLAMA_BASE_URLS`, проверьте их значения: по [документации Open WebUI]() `OLLAMA_BASE_URLS` имеет приоритет над одиночной переменной. 3. Для Ubuntu Linux проверьте, что оба контейнера запущены в одном проекте `open-webui` из папки `~/projects/open-webui` (`docker compose ps`). Они должны находиться в общей сети Compose; сама команда `ps` показывает состояние контейнеров, а не проверяет их сетевую связь. 4. Посмотрим журнал Open WebUI, чтобы увидеть текст сетевой ошибки. Для установки через Compose выполним следующие команды в терминале своей системы; в Windows это Ubuntu WSL2: ``` cd ~/projects/open-webui docker compose logs --tail=80 open-webui ``` Если в Windows выбрана установка через `docker run`, в том же терминале Ubuntu WSL2 посмотрим журнал существующего контейнера по имени из предыдущего урока: ``` docker logs --tail=80 open-webui ``` Команда [docker logs]() читает журнал и не меняет способ установки. Для неё не нужна папка проекта Compose. 5. В Windows и macOS доступность адреса `host.docker.internal:11434` зависит от работы сетевой подсистемы Docker Desktop и правил локального брандмауэра. Если в логах `open-webui` видна ошибка соединения или тайм-аут при обращении к `host.docker.internal:11434`, проверьте, что приложение Ollama и Docker Desktop запущены на одной системе и соединение не блокируется защитным ПО. ### 5. Модель `qwen2.5:0.5b` видна в списке чата, но ответ не генерируется или обрывается Список моделей получают через [`GET /api/tags`]() , но отображённое имя может остаться в кэше. Если ответа нет, отдельно проверим запуск модели: - В Windows повторите тест в PowerShell, на macOS в «Терминале»: `ollama run qwen2.5:0.5b "Ответь одним коротким предложением: для чего нужен список дел?"`. В Ubuntu Linux выполняйте его в терминале Ubuntu из папки `~/projects/open-webui` через контейнер: `docker compose exec ollama ollama run qwen2.5:0.5b "Ответь одним коротким предложением: для чего нужен список дел?"`. Если вы используете Docker с `sudo`, добавьте этот префикс и здесь. - Если на компьютере мало свободной оперативной памяти или расчёты идут на загруженном процессоре (особенно в контейнерной CPU-ветке на Linux), загрузка весов модели в память и генерация первых слов могут занимать продолжительное время. - Для установки через Compose посмотрим `docker compose logs --tail=80 open-webui`, а в Ubuntu Linux также `docker compose logs --tail=80 ollama`. В Windows с установкой через `docker run` используем `docker logs --tail=80 open-webui` в Ubuntu WSL2. Журналы помогут проверить, не завершился ли процесс модели из-за нехватки памяти. ### Чего не нужно делать при диагностике В [разделе устранения ошибок подключения Open WebUI]() и на форумах можно встретить советы, рассчитанные на другие сетевые схемы. В нашей локальной установке **не применяйте** следующие действия как универсальный способ починки: - **Не меняйте привязку Ollama на `0.0.0.0` (`OLLAMA_HOST=0.0.0.0`) и не пробрасывайте порт `11434` наружу.** Поскольку [локальный API Ollama работает без пароля и ключей]() , открытие порта на всех сетевых интерфейсах может сделать ваш сервер моделей доступным для других устройств в сети в обход страницы входа Open WebUI. - **Не отключайте системный брандмауэр (файрвол) и не задавайте переменную `OLLAMA_ORIGINS=*`.** - **Не удаляйте том `open-webui_open-webui` и не используйте флаги сброса базы данных ради исправления опечатки в URL.** Опечатку в адресе исправляем и заново сохраняем в панели администратора (**Settings → Admin → Connections**), сохранив все свои чаты и учётную запись. Урок завершён, когда выбранная в чате модель `qwen2.5:0.5b` возвращает законченный ответ на ваш вопрос. ## Материалы урока - [Open WebUI: подключение Ollama docs.openwebui.com]() - [Ollama: команды CLI docs.ollama.com]() - [Ollama в Docker docs.ollama.com]() - [Docker Compose: сеть сервисов docs.docker.com]() ## Отметить прохождение Отметьте урок после того, как получили проверяемый результат из практической части. Урок пройден ![Тимофей Ермолаев](https://timofei-ermolaev.ru/_astro/timofei-ermolaev-portrait.s0mCFw-J_2r7Nkv.webp) ## Об авторе ### Тимофей Ермолаев Директор по информационным технологиям (CIO) Пишу о больших языковых моделях, автоматизации и применении ИИ в бизнесе. В статьях разделяю личный опыт, выводы исследований и практические рекомендации. [Подробнее об авторе]()