Lokální hostování znamená, že model běží na vašem vlastním procesoru (CPU) nebo grafické kartě (GPU). Veškerá data zůstávají u vás a model funguje i bez připojení k internetu.

Nejdůležitějším parametrem je VRAM (video paměť na grafické kartě) nebo Unified Memory (u počítačů Apple).

• Minimální (SLM modely 1B-4B): 8 GB RAM / 4 GB VRAM.
• Optimální (Střední modely 7B-14B): 16 GB - 32 GB RAM / 8 GB - 12 GB VRAM.
• Profesionální (Velké modely 30B+): 64 GB+ RAM / 24 GB+ VRAM (např. NVIDIA RTX 3090/4090).

Ollama je nejjednodušší cesta. Funguje jako služba na pozadí, která automaticky spravuje paměť.

• Platformy: Windows, macOS, Linux.
• Příkaz: ollama run llama3.1
• Výhoda: Obrovská knihovna předpřipravených modelů.

Grafické rozhraní, které vám umožní stahovat konkrétní verze modelů z Hugging Face a testovat je v okně chatu.

• Klíčová funkce: Ukazuje v reálném čase, kolik procent modelu se vejde do vaší grafické paměti.

Pokud chcete rozhraní, které vypadá a funguje přesně jako ChatGPT, ale běží u vás.

• Nasazení: Ideální přes Docker.
• Funkce: Podpora více uživatelů, historie chatů, nahrávání dokumentů (RAG).

Modely se málokdy stahují v plné velikosti (FP16). Používá se formát GGUF, který umožňuje snížit bitovou přesnost (kvantizaci) modelu:

1. Stáhněte a nainstalujte **Ollama** z [[https://ollama.com|oficiálního webu]].
2. Otevřete terminál (PowerShell / Bash).
3. Spusťte svůj první model:

# Pro rychlý test (velmi malý model)
ollama run phi4:tiny

# Pro kvalitní chat (střední model)
ollama run llama3.1:8b

4. Model se automaticky stáhne a můžete začít psát.

TIP: Pokud chcete model využívat v jiných aplikacích (např. v MS Word nebo VS Code), Ollama automaticky běží na adrese http://localhost:11434.

— Související dokumentace:

• Průvodce Small Language Models
• Aktualizace ovladačů pro AI
• Nastavení vlastní báze znalostí (RAG)

— Autor: @IT_Admin Verze dokumentu: 1.2 (2026)