Lokale KI
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Ein Modell, das auf deinem Rechner läuft, kostet nichts pro Anfrage, funktioniert ohne Netz und schickt keine Daten weg – wenn du es richtig einrichtest. Dieser Pfad klärt zuerst, wann sich das lohnt und was „offen“ bei Modellen heißt. Dann wird es praktisch: das erste Modell starten, den Speicherbedarf ausrechnen, Hardware-Versprechen einordnen und lokal und Cloud so kombinieren, dass jede Aufgabe dort landet, wo sie hingehört.
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- Für alle, die Daten im Haus behalten oder laufende Kosten senken wollen.
- Ollama
- LM Studio
- Quantisierung
- Hardware
- Routing
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- Lokale KI vs. Cloud: Wann sich eigene Modelle lohnen
Du kannst für einen konkreten Einsatz begründen, ob lokal, Cloud oder beides die richtige Wahl ist.
- Open-Weight-Modelle: Was „offen“ bei KI wirklich heißt
Du liest eine Modell-Lizenz und weißt, ob du das Modell geschäftlich einsetzen darfst.
- Ein lokales Modell starten
Du startest ein Modell auf deinem Rechner und sprichst es per Chat und über die lokale Schnittstelle an.
- Speicher rechnen: passt das Modell?
Du schätzt vor dem Download ab, ob ein Modell auf deine Hardware passt – aus Parametern, Quantisierung und Kontext.
- AI-PCs und NPUs: Was hinter dem Marketing wirklich steckt
Du erkennst, was ein „AI-PC“ für lokale Modelle tatsächlich bringt – und was nur auf dem Aufkleber steht.
- LM Studio Bionic. Wie lokal arbeitet dein Agent wirklich?
Du prüfst bei einem lokalen Agenten, wo das Modell wirklich rechnet und welche Werkzeuge Daten nach außen tragen.
- Lokal und Cloud kombinieren
Du verteilst Aufgaben zwischen lokalem Modell und Cloud nach Vertraulichkeit und Schwierigkeit – mit einer Regel, die du aufschreiben kannst.
Pfad abgeschlossen. Jede Station dieser Strecke ist ausgeleuchtet – das Praxis-Paket weiter unten macht aus Lesen Können.
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