Zum Inhalt
Modellfamilien · Quantisierung & GGUF/MLX

LLMs lokal betreiben — gemessen, nicht geraten.

Eine praxisnahe Referenz für offene LLMs auf dem eigenen Mac oder PC. Jede Anleitung stützt sich auf echte Tokens/s, Speicherbedarf und Quantisierungstests von unseren eigenen Rechnern. Wähle Modell und Version mit Zahlen statt Bauchgefühl.

56Besuche gesamt
1Monatliche Besucherzahlen
0Wöchentlicher Besuch
0Heute besucht
11Gesamtzahl der Beiträge6Monatliche Beiträge6Wöchentliche Ausgabe0Heute erschienen
KI Anwendungen Anleitung gegen Hardware-Limits 180 million
Modellfamilien

KI Anwendungen Anleitung gegen Hardware-Limits 180 million

Dieser Text erklärt Multimodale KI Anwendungen zusammen mit KI Videogenerierung und behandelt auch KI Content Erstellung.

READ →
LATEST
Hardware: Die beste Strategie für lokale LLM-Modelle
Modellfamilien

Hardware: Die beste Strategie für lokale LLM-Modelle

Die Ausführung lokaler Sprachmodelle hängt nicht nur von der reinen Rechenleistung ab, sondern von der strategischen Balance zwischen Modellgröße,…

♥ 0
Modell Vergleich: 70 Milliarden Parameter und Rechenleistung
Modellfamilien

Modell Vergleich: 70 Milliarden Parameter und Rechenleistung

Dieser Leitfaden bietet Entwicklern und Power-User eine Entscheidungshilfe für die lokale Ausführung von Sprachmodellen. Er vergleicht technische…

♥ 0
Hardware Profiling Guide: Optimierung der KI-Modelle 1
Modellfamilien

Hardware Profiling Guide: Optimierung der KI-Modelle 1

Dieser Leitfaden erklärt, wie man durch Mixed-Precision-Inferenz und Hardware-Profiling die Leistung von KI-Modellen optimiert. Ziel ist es, die…

♥ 0
LLM 7B Modelle: Guide zur optimalen Performance Nutzung
Modellfamilien

LLM 7B Modelle: Guide zur optimalen Performance Nutzung

Dieser Leitfaden erklärt, wie man lokale Large Language Models (LLMs) effizient betreibt. Er behandelt die Auswahl der richtigen Hardware, die…

♥ 0
LLM Kohärenz: Beste Guide zur logischen Tiefe von KI
Modellfamilien

LLM Kohärenz: Beste Guide zur logischen Tiefe von KI

Der Artikel beleuchtet die Funktionsweise und Grenzen moderner LLMs, von der statistischen Kohärenz bis zu inhärentem Bias. Er vergleicht zudem die…

♥ 0
Qwen vs Llama 3.1: Das richtige LLM für Ihre Hardware
Modellfamilien

Qwen vs Llama 3.1: Das richtige LLM für Ihre Hardware

Dieser Test vergleicht Qwen und Llama 3.1 unter realen Bedingungen, um zu zeigen, welches Open-Source-Modell am besten zu Ihrer spezifischen Hardware…

♥ 0
LLM-Architektur: Llama vs. Qwen für präzise RAG-Anwendungen
Modellfamilien

LLM-Architektur: Llama vs. Qwen für präzise RAG-Anwendungen

Dieser Artikel bietet einen umfassenden Leitfaden zum Aufbau eines Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systems, das lokale LLMs mit privaten…

♥ 0
LLMs lokal nutzen: 5 Schritte zum privaten KI-Codierpartner
Modellfamilien

LLMs lokal nutzen: 5 Schritte zum privaten KI-Codierpartner

Dieser Artikel erklärt, wie Entwickler durch die lokale Ausführung von Large Language Models (LLMs) ihre geistigen Eigentumsrechte schützen können,…

♥ 0
Quantisierung: KI-Geschwindigkeit um 25% heute steigern
Quantisierung & GGUF/MLX

Quantisierung: KI-Geschwindigkeit um 25% heute steigern

Dieser Leitfaden erklärt, wie die Wahl des richtigen Quantisierungsformats wie GGUF oder MLX die Geschwindigkeit lokaler KI-Modelle massiv steigert.…

♥ 0
Llama 3.1 Guide: Lokale KI ohne Cloud auf eigener Hardware
Modellfamilien

Llama 3.1 Guide: Lokale KI ohne Cloud auf eigener Hardware

Dieser Guide erklärt, wie man die leistungsstarken Llama 3.1 Sprachmodelle von Meta lokal auf der eigenen Hardware betreibt, um maximale…

♥ 0
Local Model Lab Neue Beiträge per E-Mail erhaltenAbonnieren Sie, um neue Inhalte per E-Mail zu erhalten. Jederzeit kündbar.
War das hilfreich?Teile es mit Freunden & Social Media