Course · 7 chapters
Draai een LLM op je eigen machine
Run a capable private LLM on the laptop you already own, no cloud bill. Pick a tool, fit a model to your VRAM with quantization, then serve it to your app. 7 chapters, ~2h.
What you'll be able to do
- Run an LLM on your own machine
- Pick the right local model for the job
- Read VRAM and quantization specs
- Serve a model over an OpenAI API
- Weigh local models against cloud models
- Spec hardware to run bigger models
What's inside
- 1Draai een LLM op je eigen machine: begin hier
De kaart van dit pad — waarom modellen lokaal draaien de moeite waard is, hoe de zes hoofdstukken op elkaar voortbouwen, en waar te beginnen.
- 2Waarom een LLM lokaal draaien
Het model op je eigen machine is zwakker dan de frontier — en toch loont die ruil vaker dan je zou denken.
- 3De tools die modellen draaien
Vier vriendelijke voordeuren, één gedeelde engine eronder — dus de keuze gaat over comfort, niet over capaciteit.
- 4Hardware- en kwantisatierealiteit
Eén getal bepaalt of een model op je machine draait — en één truc laat je het buigen.
- 5Kies je lokale model
Je hardware versmalde het veld al — kies nu op de klus en lees de licentie voordat je je vastlegt.
- 6Bied een model aan je app aan
Lokale modellen spreken dezelfde taal als de cloud — dus er een in je code koppelen is vooral één regel veranderen.
- 7Bouw een betere thuismachine
Je hardware ontgroeid? De upgrade is één getal — laat de juiste soort geheugen groeien, en een hele modelklasse gaat open.
Frequently asked questions
- What will I learn in this course?
- You learn to run a large language model on the computer you already own: choosing a tool to run models, fitting a model to your hardware using VRAM and quantization, picking a model by task and license, serving it to your own app, and upgrading your machine when you outgrow it. The path runs across 7 chapters covering tools, hardware, model choice, and serving.
- Who is this course for?
- It is built for engineers and curious beginners who want a local LLM running on their own laptop or PC instead of relying only on cloud APIs. No prior experience with local models is assumed, since the path starts from why local matters and builds up step by step.
- Do I need to code or have machine learning experience?
- You do not need any machine learning background. Basic comfort with a terminal helps for the chapter on serving a model to your app, where you connect it through an OpenAI-compatible API, but the path is written for non-experts.
- How long is the course and is there a certificate?
- The path is about 2 hours total across 7 chapters at a foundations level. You can complete it at your own pace and earn a certificate of completion in the AI Academy.
- Is this course free?
- No, this is a paid path included with an AI Academy subscription. It covers running a local LLM end to end, from choosing a tool to serving a model and upgrading your hardware.
Earn a certificate
Complete all chapters to receive your certificate of completion.