Daten und Modelle mit selbst gehosteten LLMs kontrollieren
Das Selbst-Hosting von LLMs hält Daten, Modelle und Inferenzen unter Ihrer Kontrolle – ein praktischer Weg zur AI Sovereignty für Teams, Unternehmen und Nationen.
LLM-Geschwindigkeitstest auf RTX 4080 mit 16 GB VRAM
Das lokale Ausführen großer Sprachmodelle bietet Datenschutz, Offline-Funktionalität und null API-Kosten. Dieser Benchmark zeigt genau auf, was man von 14 beliebten LLMs auf Ollama mit einer RTX 4080 erwarten kann.
Trendende Go-Repos im Januar 2026
Das Go-Ökosystem floriert weiterhin mit innovativen Projekten, die sich auf KI-Tools, selbstgehostete Anwendungen und Entwicklerinfrastruktur erstrecken. Diese Übersicht analysiert die Top-Trending-Go-Repositories auf GitHub diesen Monat.
GPU- und RAM-Preiskontrolle Januar 2025
Heute untersuchen wir die Top-Level-Verbraucher-GPUs und RAM-Module. Speziell betrachte ich die Preise für RTX-5080 und RTX-5090 sowie 32GB (2x16GB) DDR5 6000.
Selbstgehostete ChatGPT-Alternative für lokale LLMs
Open WebUI ist eine leistungsstarke, erweiterbare und umfangreiche selbstgehostete Web-Schnittstelle zur Interaktion mit großen Sprachmodellen.
Schnelle LLM-Inferenz mit der OpenAI-API
vLLM ist ein leistungsstarkes, speichereffizientes Inferenz- und Serving-Engine für Large Language Models (LLMs), entwickelt vom Sky Computing Lab der UC Berkeley.
Echte AUD-Preise von australischen Händlern jetzt verfügbar
Die NVIDIA DGX Spark (GB10 Grace Blackwell) ist in Australien bei großen PC-Händlern mit lokaler Lagerbestellung erhältlich. Wenn Sie die globalen Preise und die Verfügbarkeit des DGX Spark verfolgt haben, werden Sie wissen wollen, dass die Preise in Australien je nach Speicherkonfiguration und Händler zwischen 6.249 und 7.999 AUD liegen.
Cognee mit lokalen LLMs testen – reale Ergebnisse
Cognee ist ein Python-Framework zur Erstellung von Wissensgraphen aus Dokumenten mithilfe von LLMs. Funktioniert es jedoch mit selbstgehosteten Modellen?
Gedanken zu LLMs für selbstgehostete Cognee
Die Wahl des Besten LLM für Cognee erfordert das Ausbalancieren von Graph-Qualität, Halluzinationsraten und Hardware-Beschränkungen.
Cognee leistet sich besonders gut mit größeren, niedrig-halluzinierenden Modellen (32B+) über Ollama, doch mittelgroße Optionen sind für leichtere Systeme geeignet.
AI-Suchagenten mit Python und Ollama erstellen
Ollamas Python-Bibliothek umfasst nun native OLlama Websuche-Funktionen. Mit nur wenigen Codezeilen können Sie Ihre lokalen LLMs mit Echtzeitinformationen aus dem Web erweitern, um Halluzinationen zu reduzieren und die Genauigkeit zu verbessern.
Wählen Sie die richtige Vektordatenbank für Ihren RAG-Stack.
Die Wahl der richtigen Vektordatenbank kann den Erfolg oder Misserfolg Ihrer RAG-Anwendung in Bezug auf Leistung, Kosten und Skalierbarkeit bestimmen. Dieser umfassende Vergleich deckt die beliebtesten Optionen für 2024–2025 ab.
AI-Suchagenten mit Go und Ollama erstellen
Ollamas Web-Search-API ermöglicht es Ihnen, lokale LLMs mit Echtzeit-Webinformationen zu erweitern. Diese Anleitung zeigt Ihnen, wie Sie Web-Suchfunktionen in Go implementieren, von einfachen API-Aufrufen bis hin zu vollwertigen Suchagenten.
RAM-Preise steigen um 163–619 %, da die Nachfrage nach KI das Angebot unter Druck setzt.
Der Speichermarkt erlebt Ende 2025 eine beispiellose Preisschwankung, bei der die RAM-Preise in allen Segmenten dramatisch gestiegen sind.
Vergleichen Sie die besten lokalen Tools für das Hosting von LLMs im Jahr 2026. API-Reife, Hardware-Unterstützung, Tool Calling und reale Anwendungsfälle.
Das lokale Ausführen von LLMs ist für Entwickler, Startups und sogar Unternehmenseinsätze jetzt praktikabel. Die Wahl des richtigen Tools – Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI oder andere – hängt jedoch von Ihren Zielen ab:
Preise für für KI geeignete Consumer-GPUs – RTX 5080 und RTX 5090
Vergleichen wir die Preise für High-End-Verbrauchergrafikkarten, die insbesondere für LLMs und allgemein für KI geeignet sind. Konkret betrachte ich die Preise der RTX-5080 und RTX-5090.
