DevStation: локален AI стек на Windows 11

01Какво ще научиш

• Какво е локален AI стек и защо моделите и данните остават на твоя компютър.
• Как се включва WSL 2 и се инсталира Ubuntu под Windows 11 и как видеокартата се вижда от Linux.
• Кои езикови модели се събират в 6 GB и в 10 GB видеопамет и как се пускат с Ollama.
• Как работят Docker, n8n и OpenClaw заедно и какво прави векторната база Qdrant.
• Как n8n се свързва с Canva и как се получава автоматичен дизайн по шаблон.
• Как да сглобиш маркетингов AI агент и персонален AI клонинг с ясни критерии за решение.

02Преди да започнеш

• Компютър с Windows 11 (за WSL 2 става и Windows 10 от версия 2004 нагоре; Docker Desktop иска Windows 11 23H2+ във версия Pro, Enterprise или Education, или Windows 10 22H2).
• Видеокарта на NVIDIA с най-новия драйвер за Windows. Това е единственият драйвер, който ти трябва — не инсталирай Linux драйвер в WSL, защото ще презапишеш този на Windows.
• Включена виртуализация в BIOS/UEFI и администраторски права за първата команда.
• Свободно дисково място и търпение при първото сваляне на модели — файловете са от 274 MB до около 9 GB.
• Docker Desktop е безплатен за лична употреба, образование и малки фирми (под 250 служители И под 10 млн. долара годишен оборот); за по-големи организации изисква платен абонамент.

Курсът е писан за три конфигурации. Вземи тази, която е най-близо до твоята:

Дънни платки по курса: конфигурация Б — ASUS Z790 или MSI PRO B760-P; конфигурация В — ASRock B650M PRO RS (AM5, mATX) с DDR5 5200. И трите конфигурации са с Windows 11 Pro и Ubuntu в WSL 2.

wsl --install
# после рестартирай компютъра; по подразбиране се слага Ubuntu
wsl --update
wsl --list --online   # списък на наличните дистрибуции

03Стъпки

Програмата е шест урока. Започни от първия — всичко останало зависи от WSL 2.

1. Обучение 1

   Ubuntu 24.04 и WSL2

   Включване на WSL 2, инсталация на Ubuntu, достъп до GPU от Linux, основни Linux команди. По данни от курса — около 15–20 минути.

   🔒 локално

2. Обучение 2

   Ollama и AI модели

   Кои модели се събират в 6 и в 10 GB видеопамет, инсталация, проверка и embeddings за RAG.

   🔒 локално

3. Обучение 3

   Docker, n8n и OpenClaw

   Docker Desktop със WSL 2 backend, n8n локално, инсталация и проба на OpenClaw.

   🔒 локално

4. Обучение 4

   Canva API и дизайни

   Canva Connect API, OAuth 2.0 и автоматично създаване на дизайни по шаблон от n8n.

   🌐 глобален

5. Обучение 5

   Маркетинг AI агент

   Пълен процес: идея, AI текст, Canva дизайн, публикуване в подходящо време.

   🔒 локално 🌐 глобален

6. Обучение 6

   AI клонинг и рамка за решения

   Персонален AI клонинг с твои критерии, анализ на нови фирми и аргументирани решения.

   🔒 локално

Технологичен стек — какво инсталираш и защо

Колоната „В курса“ е версията, за която е писан курсът; „Към 01.10.2026“ е текущото състояние по официалните източници.

Модели — кои на коя конфигурация

Размерите са на файла в библиотеката на Ollama; за работа е нужна още памет за контекста, затова при 6 GB „тясно“ значи на границата. При 6 GB не пускай два модела едновременно.

Готови конфигурации

За всяка от трите конфигурации има готов Docker Compose файл и скрипт за автоматична инсталация — разглеждат се в Обучение 3.

04Проверка

Чеклист

• Знаеш коя от трите конфигурации (А, Б, В) е най-близо до твоя компютър.
• wsl -l -v показва Ubuntu с VERSION 2.
• Имаш най-новия NVIDIA драйвер за Windows и не си слагал Linux драйвер в WSL.
• Знаеш кой модел ще ползваш за основен при твоята видеопамет.
• Проверил си дали твоят Canva план има достъп до Autofill, преди да стигнеш до Обучение 4.
• Знаеш, че OpenClaw и Open WebUI са различни програми.

05Какво следва

06Източници

1. Microsoft: Install WSL — wsl --install, изисквания към Windows.
2. NVIDIA: CUDA on WSL User Guide — само драйверът на Windows; без Linux драйвер в WSL.
3. Ubuntu on WSL — официалната документация на Canonical.
4. Docker Desktop: WSL 2 backend — как Docker работи върху WSL 2.
5. Docker Desktop: инсталация на Windows — изисквания към системата.
6. Docker Desktop: лиценз — кога е безплатен и кога изисква абонамент.
7. Ollama: FAQ — настройки, модели, зареждане в паметта.
8. Ollama: поддържани GPU — изисквания към NVIDIA драйвера.
9. CUDA (Wikipedia) — таблица на compute capability: GTX 1660 Ti = Turing TU116, 7.5.
10. Ollama: библиотека с модели — размери и тагове на моделите.
11. n8n: инсталация с Docker
12. OpenClaw: първи стъпки — изисквания към Node.js и първоначална настройка.
13. Qdrant: документация — векторната база за RAG и памет.
14. Canva Connect API — официалната документация за разработчици.
15. Canva: Autofill API — кои планове имат достъп и колко е пробният лимит.