Lokální provoz umělé inteligence se v posledních letech posunul z experimentu pro úzkou skupinu nadšenců do oblasti, která začíná dávat smysl i v běžné praxi. Otevřené jazykové modely jsou dostupnější, nástroje jednodušší a výkon běžného hardwaru vyšší než dřív. Přesto ale platí, že lokální AI není univerzální náhrada cloudových služeb.

Tenhle článek si neklade za cíl tvrdit, že by si každý měl okamžitě stáhnout desítky gigabajtů modelů a zrušit API klíče. Spíš se snaží odpovědět na základní otázky: co lokální AI vlastně je, kdy se vyplatí, jak ji spustit a jaké modely dnes existují.

Co znamená „AI běžící lokálně“

Lokální AI je jazykový model, který běží přímo na vašem zařízení – notebooku, desktopu nebo serveru. Prompty ani data neopouštějí počítač, inference probíhá lokálně a nevolá se žádné externí API.

V praxi jde téměř výhradně o open-source modely, které jsou volně dostupné ke stažení. Nejčastěji se setkáte s modely odvozenými od LLaMA (Mistral, Mixtral), Qwen, Gemma nebo Phi, a to v různých velikostech a kvantizacích.

Model je fyzický soubor uložený na disku a jeho chování i výkon jsou přímo závislé na použité architektuře a hardwaru.

Proč se o lokální AI vůbec zajímat

Hlavním důvodem není to, že by lokální modely byly „chytřejší“ než cloudové. Je to kontrola a nezávislost.

Používání lokální AI dává smysl zejména kvůli:

• soukromí – data neopouštějí zařízení
• nezávislosti na API – žádné limity, změny cen nebo podmínek
• offline provozu – model funguje i bez internetu
• experimentování – plná kontrola nad promptem, kontextem i chováním modelu

Z těchto důvodů se lokální AI často objevuje ve firemních nástrojích, interních asistentech, analytických workflow nebo při práci se zdrojovým kódem.

Kde lokální AI naráží na limity

Lokální provoz má ale i velmi konkrétní nevýhody, které je dobré zmínit dřív, než se pustíte do instalace.

Nejčastější problémy jsou:

• nižší kvalita odpovědí oproti nejlepším cloudovým modelům,
• kratší kontext u menších modelů,
• vyšší nároky na hardware při použití větších verzí,
• pomalejší odezva, zejména při běhu pouze na CPU.

Zatímco cloudová AI schová veškerou složitost za jedno API, u lokálního řešení si část věcí musíte řešit sami – od aktualizací po správu paměti.

Jaký hardware je potřeba

Častá otázka zní, jestli lokální AI „utáhne běžný počítač“. Odpověď zní: ano, ale s omezeními.

Orientačně platí:

• 7B modely – použitelné na moderním notebooku,
• 13B modely – ideálně GPU s 8-12 GB VRAM,
• 30B+ modely – spíš desktop nebo server.

Bez GPU to jde také, ale je nutné počítat s nižším komfortem a pomalejší odezvou.

Jak si lokální AI nainstalovat

Nejjednodušší cesta: Ollama

Pro většinu uživatelů je dnes nejjednodušším vstupním bodem Ollama. Ta řeší technické detaily za uživatele a umožní spustit model prakticky okamžitě.

Typický postup je jednoduchý, nainstalujete Ollamu, zvolíte model a spustíte ho jedním příkazem.

Model se automaticky stáhne, správně nastaví a je okamžitě k dispozici jako lokální chat nebo API.

Tady přikládám tutoriál na instalaci, ale vážně to není nic těžkého: Ollama installation guide

Alternativy podle stylu práce

Ne každý chce pracovat v terminálu. Podle preferencí se hodí různé nástroje:

• LM Studio – grafické rozhraní, jednoduché testování modelů,
• text-generation-webui – větší kontrola a webové UI,
• llama.cpp – maximální výkon a jemné ladění, ale vyšší nároky na znalosti.

Odkud se modely stahují

Zásadní rozdíl oproti cloudu je v tom, že lokální AI je založená na reálných souborech, které si uživatel stahuje a spravuje sám.

Nejdůležitějším zdrojem je dnes Hugging Face. Funguje podobně jako GitHub – místo kódu hostuje modely, datasety a trénovací konfigurace. Najdete zde:

• oficiální modely od velkých firem,
• komunitní fine-tuny,
• různé verze pro slabší/silnější hardware,
• experimentální i výzkumné verze.

Další zdroje existují, ale často fungují jako nadstavba:

• katalogy modelů přímo v Ollamě nebo LM Studiu,
• GitHub repozitáře jednotlivých autorů,
• menší komunity zaměřené na konkrétní použití.

Jaké typy modelů existují

Modely se neliší jen velikostí, ale i způsobem trénování a omezení.

Nejčastější typy:

• base modely – základ bez ladění, vhodné pro další trénink,
• instruction-tuned modely – optimalizované pro chat a úkoly,
• code modely – zaměřené na programování,
• doménové modely – například pro právo nebo analýzu dat.

Pro běžné použití se nejčastěji volí instruction-tuned verze.

Cenzura a „uncensored“ modely

Jedním z největších rozdílů oproti cloudovým službám je míra omezení. Komerční modely mají silný alignment a bezpečnostní filtry. U lokálních modelů je situace volnější.

Běžně narazíte na:

• silně omezené modely,
• minimálně filtrované modely,
• tzv. uncensored modely, které se nesnaží aktivně blokovat určité typy odpovědí.

To může být výhoda při výzkumu, analýze textů nebo práci s citlivými tématy. Zároveň to ale znamená, že zodpovědnost za použití leží plně na uživateli.

Velikost modelu a kvantizace

Modely se obvykle označují podle počtu parametrů (7B, 13B, 34B…). Větší modely mají lepší schopnosti, ale vyšší nároky.

Proto se běžně používají kvantizované verze, které:

• výrazně snižují paměťové nároky,
• zrychlují inference,
• obětují jen malou část přesnosti.

Typický scénář je menší kvantizovaný model na notebooku a větší model na výkonnějším stroji.

Kdy se lokální AI opravdu vyplatí

Lokální AI dává smysl hlavně tehdy, když:

• pracujete s citlivými nebo interními daty
• analyzujete vlastní dokumenty nebo kód
• chcete stabilní chování bez závislosti na API
• vyvíjíte nebo testujete vlastní AI nástroje

Naopak pro kreativní psaní, složité logické úlohy nebo veřejné chatboty je cloud zatím lepší volba.

Lokální vs. cloud: spíš kombinace než volba

V praxi se stále častěji používá hybridní přístup:

• lokální AI pro rutinní a citlivé úlohy
• cloudové modely pro složitější dotazy

Nejde o souboj, ale o rozumné rozdělení rolí.

Závěr

Lokální AI není náhrada za nejvýkonnější cloudové modely, ale ani slepá ulička. Je to nástroj, který dává smysl ve chvíli, kdy víte, proč ho používáte a jste ochotni přijmout jeho limity.

Pokud hledáte pohodlí a maximální výkon, cloud zůstává jasnou volbou. Pokud ale chcete kontrolu, soukromí a možnost jít víc do hloubky, lokální AI je dnes dostupnější než kdy dřív.