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KI Hardware Anforderungen
Installation ist. Software ist wohl das Hauptproblem ja... Für LLMs kann man "Lemonade AI" oder FastFlowLM nehmen, aber die Auswahl der fertig quantifizierten Modelle ist gering. Zum selbst Quantifizieren braucht man wieder eine Nvidia GPU 😁
> https://de.gmktec.com/products/gmktec-evo-x2-amd-ryzen%E2%84%A2-ai-max-395-mini-pc-1 > > Wenn man 128 GB RAM nimmt kann man mit der NPU ziemlich große Modelle > rechnen. Halt nicht so schnell wie bei einer Nvidia GPU, aber immerhin > einigermaßen "schlau". Aus der
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Schaltbild für D+-Signal-Simulator
- aber trotzdem > danke. Ich gehe mal davon aus, dass wer anderer damit was anfangen kann. Der LM258 mit RL4 generiert D+ aus der KL15 Spannung.
daß der TL431 seine Kathodenspannung bei einem Strom von ca. 2,5mA unter die Schwellspannung des LP395 ziehen kann. Das ist aber nicht der Fall, wie man aus der Innenschaltung des TL431 sehen kann. Außerdem braucht der NE555 zwingend eine gute Abblockung der Versorgung, anderenfalls spielt der an
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Erfahrungen mit AI-Coding
benutzen kann. https://www.techpowerup.com/gpu-specs/tesla-m10.c3035 Der AMD Ryzen™ AI Max+ PRO 395 macht so um die 200GB/s auf dem Speicher und man kann eben 128GB RAM reinmachen. Allerdings kostet so ein komplett neues System natürlich auch sehr viel mehr als 200€ für eine M10.
Investoren oder Business Angels... Mittlerweite laufen 3 KI lokal auf meinem PC, mit Ollama und auch LM Studio, Ollama bringt mir die Übersetzungen für VS Code (hab mit Claude ein Plugin geschrieben für die Übersetzungen) "translategemma" ist das LLM und in LM Studio eine Coding-KI "qwen3-14b-finetuned-coding