Shu darsdan nima olasiz

• Modellarning 3 toifasini ajratasiz: reasoning, kodlash, umumiy
• DeepSeek R1, Qwen Coder va Llama'ni Ollama orqali ishga tushirasiz
• Uchalasini bir xil savolda sinab, o‘z "lokal to‘plamingizni" yig‘asiz

Uchta model — uchta ish o‘rni

Javobdan oldin o‘ylaydigan model

• Ekranda thinking jarayoni ko‘rinadi — model o‘zi bilan o‘zi bahslashadi
• Distill versiyalari bor: kichik kompyuterga ham to‘g‘ri keladi
• Qachon oling: murakkab mantiq, tahlil, rejalashtirish
• Qachon ortiqcha: oddiy savolda thinking shunchaki vaqt oladi

Kod uchun alohida o‘qitilgan model

• Faqat kodlashga o‘qitilgani sezilib turadi: sintaksis toza, tuzilish tartibli
• Xuddi shu vazifani umumiy modelga bering — farqni o‘z ko‘zingiz bilan ko‘rasiz
• Modul 4.1 da VS Code'ga ulaymiz — tekin offlayn copilot aynan shu bo‘ladi

Kundalik ishning universal ishchisi

• Matn yozish, tarjima, hujjatni izohlash, oddiy savol-javob
• Eng katta ekotizim: eng ko‘p fine-tune qilingan oila
• Uchala model bitta kompyuterda birga turaveradi — ollama list buni ko‘rsatadi

Qaysi versiyani yuklab olaman?

• Model nomi teg bilan keladi: model:7b, model:latest — teg hajmni bildiradi
• Eng so‘nggi teglar Ollama kutubxonasida turadi: ollama.com/library
• ollama show <model> — kvantizatsiya va kontekstni aytib beradi
• Teg tanlash qoidasi o‘sha-o‘sha: model hajmi + 2–4 GB < bo‘sh xotirangiz

Qaysi ishga qaysi model?

Kutilgan g‘olib har doim ham yutmaydi — bir xil savolni uchalasiga berib, o‘zingiz tekshiring

Modul 3 dan uchta gap

• Bitta universal model yo‘q: mantiqqa reasoning, kodga coder model oling
• Uchala model bitta kompyuterda yashayveradi — vazifaga qarab almashtirasiz
• Model tanlashda birinchi chegara — sifat emas, xotirangiz

O‘z AI jamoangizni yig‘ing

• Xotirangizga mos hajmda uchala toifadan bittadan model o‘rnating
• Bot loyihangizdan bitta faylni Qwen Coder'ga review qildiring (Dars 2.3 cheklisti bilan)
• Xuddi shu faylni bulut modeliga ham bering va ikki reviewni yonma-yon qo‘ying