diff --git a/History/local-llm-setup.md b/History/local-llm-setup.md
index be3c0ae..943ed6a 100644
--- a/History/local-llm-setup.md
+++ b/History/local-llm-setup.md
@@ -1,39 +1,28 @@
-# Локальный LLM на 2× RTX 3060 (24 ГБ суммарно)
+# Локальный LLM
 
-Дата: 28.06.2026
+## Железо (проверено 28.06.2026)
 
-## Железо
-
-2× NVIDIA RTX 3060 (12 ГБ каждая), без NVLink, PCIe.
+- **GPU:** 1× RTX 3060, 12 ГБ VRAM
+- **RAM:** 15 ГБ
+- **Доступ:** `ssh naeel@192.168.1.49`, ключ `Y:\MY\Nubes\id_ed25519`
+- **Ollama:** не установлен
 
 ## Что влезает
 
-| Модель | Квантизация | Память | Куда | Скорость | Приоритет |
-|--------|------------|--------|------|----------|-----------|
-| 7-9B | Q4/Q5 | ~6 ГБ | 1 карта | Быстро | Классификация, извлечение |
-| 14B | Q4 | ~8-9 ГБ | **1 карта** | 15-30 ток/с | Основная рабочая |
-| 32B | Q4 | ~18-20 ГБ | Сплит на 2 карты | Медленно | Максимальное качество |
+| Модель | Квантизация | Память | Скорость | Для чего |
+|--------|------------|--------|----------|----------|
+| 7-9B | Q4/Q5 | ~6 ГБ | Быстро | classify, extract |
+| 14B | Q4 | ~8-9 ГБ | 15-30 ток/с | Весь пайплайн |
+| 32B | ❌ | 18-20 ГБ | — | Не влезает |
 
-## Важно про две карты
+## План установки
 
-- Сплит модели на 2 карты через PCIe (без NVLink) — часто **медленнее** чем та же модель на одной.
-- **Лучший расклад:** 14B на одной карте, вторая — на параллелизм (два документа одновременно) или под отдельную модель (мелкая на classify, 14B на diff).
+1. `ollama pull qwen2.5:7b` (старт) или `qwen2.5:14b` (основная)
+2. Ollama отдаёт OpenAI-совместимый API на `http://localhost:11434/v1`
+3. В `llm_client.py`: `url="http://192.168.1.49:11434/v1/chat/completions"`, `model="qwen2.5:14b"`
+4. API-ключ не нужен (ollama локально без авторизации)
 
-## Движок
+## Переключение
 
-- **llama.cpp (GGUF)** или **ExLlamaV2** — оптимальны для consumer-карт без NVLink.
-- vLLM/TGI — выше throughput, но больше VRAM-запас, на 12 ГБ тесно.
-
-## Засады
-
-- `max_tokens=8000` — большая спецификация = длинный ответ = сотни секунд. Чанковать.
-- Конкурентность: 1-2 запроса параллельно. Не для многопользовательской нагрузки.
-- Точность чисел: подстраховать арифметикой + UNRESOLVED.
-
-## Рекомендация
-
-**Qwen2.5-14B или Qwen3-14B в Q4/Q5 на одной 3060** — уверенно тянет весь пайплайн для несложных документов. Проверить на testgen/.
-
-## Сейчас
-
-api.aillm.ru (gpt-oss-120b, бесплатно). Код готов к смене LLM через `llm_client.py` DI.
+Код уже готов через DI: `HttpxLLMClient(url=..., key=..., model=...)`.
+Для переключения достаточно поменять `url` и `model`.