НЕ ПОКУПАЙ RTX 5090, ПОКА НЕ ПОСМОТРИШЬ ЭТО
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
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