Jens B. schrieb im Beitrag #8031588:
> Ach ja, auf Dummheit hinweisen ist heutzutage ja voll schlecht.
Meist werden solche Skripte von genau dem Projekt angeboten, dessen
Software man ohnehin auf seinem System ausführen möchte, was man
sicherlich nicht tun würde, wenn man dem Projekt oder der Software
mißtraut. Wer derartige Basics nicht weiß, wird sie hier nicht lernen
und höchstwahrscheinlich ohnehin auch keine Experimente mit lokalen LLMs
machen, die hier das Thema sind.
Insofern ist dieser Thread nicht der richtige Ort für Deinen Hinweis,
weitere Diskussionen darüber bitte ich in einen eigenen Thread zu
verlegen.
Markus K. schrieb: > Nein. Diese Netze haben immer eine Trainings- und eine Ausführungsphase > und in letzterer lernen sie nicht dazu. Was aber durchaus interessant wäre. Geht das? Kann man freie LLM weiter anlernen? Gerade für Sachen die man selbst macht fände ich das durchaus interessant.
Rene K. schrieb: > Was aber durchaus interessant wäre. Geht das? Kann man freie LLM weiter > anlernen? Gerade für Sachen die man selbst macht fände ich das durchaus > interessant. Das kommt aufs Modell drauf an. Aber ja, das kann man durchaus machen. Nennt sich finetuning. Gibt es haufenweise von anderen. Teilweise um Zensierung oder andere Beschränkungen zu umgehen. Oder normale Modelle wurden zum Coding Modell spezialisiert. Dafür braucht man dann aber mehr Speicher und Rechenleistung. Wer also nicht einige zig-hundert k€ in GPU-power hat, muss das per Cloud machen.
Nochmal zu lokalen Modellen. Gerade ist Gemma 4 von Google veröffentlicht worden. Vier Versionen wurden veröffentlicht: 26B-A4B 31B E4B E2B Die E4/2B Modelle sind fürs Handy gedacht. Das 26B Modell läuft auf meiner 16GB RX9070 ziemlich schnell... na ja, ziemlich quantisiert natürlich (gemma-4-26B-A4B-it-UD-IQ4_NL), damit es in den ram passt. Aber dann bekomm ich 2000 t/s Prompt Processing und 95 t/s Text Generation. Zum Vergleich bei meinem DDR4 System ohne GPU liege ich bei <8 t/s PP & <2 t/s TG. Wer das nur ansatzweise ernsthaft nutzen will, ist mit 2t/s nicht zufrieden. Klar, wenn man einen wirklich guten Anforderungskatalog geschrieben hat, kommt am nächsten Morgen vielleicht auch mit 2t/s was sinnvolles raus. Aber zumindest ich muss immer wieder mal was nachbessern lassen. Dann immer 50x so lange zu warten ist absoluter Unsinn. Und die Karte kostet ja auch nur 550€. (Aber 16GB sind ja auch nicht so viel.) Obwohl es laut mehreren Berichten noch ein paar Probleme mit Gemma4 geben soll, scheint mir das ein recht fähiges Modell zu sein. edit Zumindest llama.cpp hat die größten Probleme behoben. Dauert dann etwas, bis ollama die version übernommen hat.
:
Bearbeitet durch User
Christoph M. schrieb: > Hat jemand schon mal KoboldCPP ausprobiert? > Was ist davon zu halten? > https://koboldcpp.com/ Koboldcpp ist auch nur ein llama.cpp Fork. Ich weiß jetzt nicht genau, was da anders dran ist. Anderes WebUI. Die schreiben "Optimized C++ Backend", ich glaube aber kaum, dass die llama.cpp irgendwie voraus sind. Der letzte Commit auf Github ist 2 Wochen her. In LLM-Jahren ist das eine Ewigkeit. Llama.cpp hatte heute schon 8 Commits. Jetzt ist die pure Anzahl der Commits nicht besonders aussagekräftig, aber Llama.cpp unterstützt halt neue Modelle, kobold braucht dafür immer länger. Sowieso, (lokale) LLMs bewegen sich rasend schnell. Klar kann man auch ein 6 Monate altes Modell nutzen, aber meistens gibt es halt was besseres. Wer sich da wirklich für interessiert, sollte sich irgendnen Blog oder so suchen oder besser täglich in ner Community wie https://old.reddit.com/r/LocalLLaMA/ vorbeischauen...
> Nochmal zu lokalen Modellen. Gerade ist Gemma 4 von Google > veröffentlicht worden. Vier Versionen wurden veröffentlicht: > 26B-A4B > 31B Nice. Laufen mit ~60t/s bzw. 10t/s auf dem Strix. Gleich mal in den Multimodel-Agent einbinden.
Nochmal (fast) zum eigentlichen Thema zurück, diesmal nicht "Coden" sondern allgemein die Verlässlichkeit der Aussagen von LLM. Ich hab mir einen kleinen Desktop-Galvo-Laser gegönnt, weil ich damit Platinen direkt belichten will oder - etwas einfacher - einen Schutzlack vor dem Ätzen wegbrennen. Es handelt sich um einen "Longer Nano 6W" - quasi ein Auslaufmodell (war deshalb billig) und für den Zweck mit mehr als genug Leistung. Nun muss man das Ding ja auch ansteuern und ich bin Mac-User. Das fängt schon mit einem geeigneten USB-Serial-Driver an (das Elend kenne ich von diversen Arduino- und ESP-Modellen) und endet bei der quasi Standard-Software "Lightburn" (die für sich gesehen absolut Spitze ist). Leider gibt es keine "fertige" und zuverlässig funktionierende Konfig für meinen Laser. Lange Rede kurzer Sinn: Ich habe sage und schreibe gut 2 Tage benötigt, trotz intensiver KI-Unterhaltung (ChatGPT, Grok, Gemini ...). Die haben im Detail aber alle nur Sch... erzählt. Man möchte doch meinen, diese Modelle haben Zugang zu den Hersteller-Dokumenten ... und trotzdem (fast) nur dämliche Antworten (so auf dem Niveau: "haben sie auch den Stecker drin?"), jedenfalls nichts Substanzielles. Am Ende hab ich mich selber durchgekämpft .. das Ding läuft nun.
> Nochmal (fast) zum eigentlichen Thema zurück, diesmal nicht "Coden" > sondern allgemein die Verlässlichkeit der Aussagen von LLM. Nochmal. Du bekommst damit nicht die ultimative Wahrheit. Nur die Antwort die am wenigsten falsch aus Sicht des Modelles ist.
Frank E. schrieb: > Nochmal (fast) zum eigentlichen Thema zurück, diesmal nicht "Coden" > sondern allgemein die Verlässlichkeit der Aussagen von LLM. In Wirklichkeit IST Coden das eigentliche Thema dieses Threads, insbesondere im Zusammenhang mit lokalen Modellen. Bitte klär' Deine Fragen woanders.
Frank E. schrieb: > Lange Rede kurzer Sinn: Ich habe sage und schreibe gut 2 Tage benötigt, > trotz intensiver KI-Unterhaltung (ChatGPT, Grok, Gemini ...). Die haben > im Detail aber alle nur Sch... Ich hatte heute auch Probleme, einen Dust SF Shortfilm zu finden, bzw. wie dessen Titel das überhaupt war. Die KI hatte aber eine perfekte Beschreibung von diesem Shortfilm parat - nur wurde, trotz der guten Beschreibung, ständig auf andere Filme mit völlig anderen Inhalt hingewiesen. Glücklicherweise hatte ich noch einen Link auf einem anderen Rechner.. Aber beispielsweise auch bei Problemen mit Skyrim bringen die auch so einiges durcheinander - Jetzt sehe ich eigentlich schon ein dreidimensionales Problem. Die KI Flüsterei auf der einen Seite + die fehlende Ausbildung oder die fehlenden Hintergrundinfos, die man mitbringt - Auf der anderen Seite den Fortschritt der KI, wenn die Zusammenarbeit nicht richtig läuft - und der dritte Teil wäre dann nochmal den Unsinn der KI zu erkennen - auch wenn der nicht so offensichtlich ist.
Frank E. schrieb: > Nochmal (fast) zum eigentlichen Thema zurück, diesmal nicht "Coden" > sondern allgemein die Verlässlichkeit der Aussagen von LLM. Das Thema des Threads hier IST "Coden" mit AI. Rbx schrieb: > Ich hatte heute auch Probleme, einen Dust SF Shortfilm zu finden Ihr seid hier beide falsch, geht doch einfach in den OT KI Thread, der ist auch schon gekapert - dort könnt ihr euch schwallhaft darüber auslassen was die KI kann und nicht kann - abseits von AI-Coding! Eure Meinungen zu Filmsuchen oder Treibersuchen hat hier nichts zu suchen!
Beitrag #8032041 wurde von einem Moderator gelöscht.
Ich hab jetzt viel im Thread über meine Erfahrung mit lokalen Modellen geschrieben. Irgendwie fühle ich mich verpflichtet darauf hinzuweisen, dass ich keine lokalen Modelle produktiv einsetze. Ich teste viel, lass was laufen und so und hab mittel-gute Hardware. Aber reproduzierbar gute Ergebnisse bekomme ich noch nicht. Ich habe einen Standardtest, das ist ein Kommandozeilenprogramm dass ich mir mal von ner halbwegs großen KI hab schreiben lassen. Das hab ich mir auch dokumentieren lassen und geb diese Doku nem lokalen Modell und sag er soll das so implementieren. Ich erwarte so 15kb / ~500 loc Rust code + cargo.toml & git commits. Meine kleinen lokalen Modelle (nur 16GB VRAM) machen das manchmal korrekt, es gehört aber durchaus Glück oder so dazu. Manchmal verfangen die sich in ner Endlosschleife, die Ausführung bricht aus unbekannten gründen ab, oder sie schreiben so langen komplexen Code, dass sie die Compilerfehler nie bereinigt bekommen. Manchmal fängt es schon damit an, dass sie die zur Verfügung gestellten tools nicht richtig benutzen, manchmal ist es erst nach 10 Minuten offensichtlich, dass nichts gescheites bei rumkommt. Manchmal bekomm ich aber auch das gewünschte Ergebnis. Aber das gleiche Modell läuft mal gut, mal nicht so... Ich nutze weitgehend Opencode als Agent. Teilweise kann das Problem also auch da liegen. Ansonsten bin ich von Ollama jetzt auf Llama.cpp umgestiegen, weil es da den Turboquant Fork gibt, der den Context-Cache besser quantisieren kann. Bei gleichem Speicherbedarf ist da ein 3-4x größeres Kontextfenster möglich. Laut Paper ohne nennenswerten Genauigkeitsverlust. Wie auch immer. Ich überlege mir auf der Arbeit dennoch eine R9700 mit 32GB Speicher kaufen zu lassen...
Rbx schrieb im Beitrag #8032041: > So als könnte man das eben mal sauber trennen Man kann selbstverständlich sauber trennen: Suche nach einem Film || AI-Coding Das eine hat mit dem anderen nichts zu tun, also begib dich mit dem Zeugs, was nichts mit AI-Coding zu tun hat bitte hierher: Beitrag "Programmieren mit KI"
Rbx schrieb im Beitrag #8032041: > So als könnte man das eben mal sauber trennen. Natürlich kann man das. > offenen Diskussiongeist hier Die Diskussion in diesem Thread ist auf dessen Thema "Coding mithilfe lokaler LLMs" beschränkt. Alles andere ist ausdrücklich unerwünscht. > Framing [...] Diskussionsunterdrückung: [...] Hexenverbrenner Bitte such' Dir endlich professionelle Hilfe, verwirrter Schlumpf.
Rene K. schrieb: > Frank E. schrieb: >> Nochmal (fast) zum eigentlichen Thema zurück, diesmal nicht "Coden" >> sondern allgemein die Verlässlichkeit der Aussagen von LLM. > > Das Thema des Threads hier IST "Coden" mit AI. > Ja ja, schon gut. Am Ende war die Lösung in einer JSON-Datei mit passenden Parametern versteckt. Ist das nicht auch irgendwie "Coding"? :-)
Was mich gerade sehr stört sind diese ungeschickten und sprunghaften Lösungsansätze. Ich bin gerade an einem ESP32-P4 und spiel mit Video rum. Die KI hat jetzt festgestellt, dass der Hardware H264-Encoder kein RGB565 kann und die Lösung ist jetzt nicht, die ISP auf YUV umzustellen, sondern auf den Software-H264-Encoder umzustellen. Sie war wahrscheinlich auch davon beeinflusst, dass es zuvor den MJPEG-Encoder benutzt hat, der das kann. Habt Ihr dafür irgendwelche Lösungsansätze? Man könnte immer erst auf "Plan" stellen (ich benutze github copilot) und dann den Ansatz reviewen und dann erst umsetzen lassen, aber gerade bei der Fehlersuche ist das auch sehr mühselig. Oder ist das Netz zu klein? Ich benutze aktuell GPT-5.4 Medium. Wie geht ihr damit um?
In solchen Situationen frage ich dann expliziz z.b.: "Ist Software-H264-Encoder nun die richtig Wahl für mich, oder gibt es einen besseren Lösungsansatz?" Da überdenkt er es sich oft mal. Zumindest bei Claude Haiku 4.x funktioniert das unter VSC immer sehr gut. Mit GPT-5.4 hab ich das noch nicht gemacht.
Rene K. schrieb: > In solchen Situationen frage ich dann expliziz z.b.: "Ist > Software-H264-Encoder nun die richtig Wahl für mich, oder gibt es einen > besseren Lösungsansatz?" > > Da überdenkt er es sich oft mal. Zumindest bei Claude Haiku 4.x > funktioniert das unter VSC immer sehr gut. Mit GPT-5.4 hab ich das noch > nicht gemacht. ja, das ist das alte Problem, dass er die Infos eigentlich hat, aber sie nicht nutzt. Wenn ich am Projektanfang bin, dann reviewe ich den Plan und schau mir das gründlich an. Aber wenn er nur an der Fehlersuche ist, meistens nicht mehr.
Ich finde es auch hilfreich, explizit nach verschiedenen Ansätzen zu fragen, und sich dann selber den zu wählen, der einen am besten erscheint. Tut man das nicht, kommt gelegentlich eine spannende Lösung raus, von der man manchmal sogar etwas lernen kann, aber manchmal passt die einfach nicht so gut ins Gesamtkonzept.
Norbert schrieb im Beitrag #8031603: > …was bei einem ›pipe‹ direkt in die shell bestimmt ein interessantes > Unterfangen wird. ;-) Wenn man nat. schon zu blöd ist die Pipe wegzulassen…
Hat hier jemand womöglich eine Idee, was der Unterschied zwischen diesen beiden Modellen ist? Abgesehen vom Namen, meine ich. :-) - https://huggingface.co/google/gemma-4-26B-A4B - https://huggingface.co/google/gemma-4-26B-A4B-it
Beitrag #8032203 wurde von einem Moderator gelöscht.
Beitrag #8032208 wurde von einem Moderator gelöscht.
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Beitrag #8032214 wurde von einem Moderator gelöscht.
Beitrag #8032220 wurde von einem Moderator gelöscht.
Beitrag #8032227 wurde von einem Moderator gelöscht.
Dieter D. schrieb im Beitrag #8032227: > Ein T. schrieb im Beitrag #8032220: >> ... verpiß Dich, hau ab, troll woanders. Jetzt verstanden? > > An den Folgen Deiner Kinderstube oder unguten Umgebungseinflüssen > solltest Du noch etwas arbeiten. > > Es ist nicht Dein Forum. Aber es ist mein Thread mit meinem Thema. > Wenn etwas nicht passt, solltest auch Du Dich > an die Formen der Nettiquette halten. Das habe ich getan, und es wurde offensichtlich nichts verstanden. Du und ein paar andere sondert immer noch Euren Bullshit hier ab, obwohl ich anfangs sehr freundlich darum gebeten und dann mit zunehmender Bestimmtheit gefordert habe, das zu unterlassen. Das beweist deutlich genug, daß hier weder ich noch meine Kinderstube das Problem sind.
Beitrag #8032253 wurde von einem Moderator gelöscht.
Können einfach mal die Leute, die hier NICHTS zum Thema beizutragen haben sich hier raushalten?! Geht ins OT, geht woanders hin! Aber haltet euch einfach raus hier!
Ein T. schrieb: > ..sondert immer noch Euren Bullshit hier ab, obwohl > ich anfangs sehr freundlich darum gebeten und dann mit zunehmender > Bestimmtheit gefordert habe, das zu unterlassen Nun, deine Ausgangsfrage und dein Verlangen ist auch ein wenig Bullshit, denn: 1) Sollte die Diskussion offen bleiben, denn das zeigt oft, ob die Ausgangsfrage gut beantwortbar ist oder nicht. Sich dagegen zu wehren ist reichlich dämlich. 2) Erfahrungen mit Modellen? Klar kann man die haben. Die sind doch aber erstmal abgesehen von generellen Hintergründen wie Kosten oder Hardware ziemlich individuell. Grob generell: Wenn man Ahnung hat, kann man die KI auf gewisse Punkte hinweisen (egal ob Programmierung oder bei anderen Themen), und das hilft (ganz generell eben) Wenn man keine Ahnung hat, und sich auch keine Mühe gibt, eine zu bilden, außer die KI veräppeln zu können, dann kann man nicht erwarten, dass hier irgendwas fruchtbares in der Diskussion rüberkommt. 3) der zitierte Beitrag oben klingt wohl mit "sondern" etwas besser. Oder eben so: Du und ein paar andere: Ihr sondert.. So wäre die Satzbildung korrekter.
Ein T. schrieb im Beitrag #8032220: > Gerhard O. schrieb: >> Stattdessen moderiert hier ein >> wild gewordener selbst ernannter Moderator die Gesprächsrunde > > Dies hier ist mein Thread, zu meinem Thema, und ich tue genau das, zu > dem die Moderatoren dieses Forums ausdrücklich und wiederholt > aufgefordert haben: ich moderiere ihn und achte darauf, daß er beim > Thema bleibt. Wenn Dir das nicht gefällt oder Du nichts zum Thema > beitragen kannst, dann... Das ist nicht DEIN Thread - Jeder ist hier Gast. Die Moderatoren sehen Deine Einstellung nicht im Geist des Forums. Deine Tunnel Vision zeigt höchstens, daß es Dir nicht an zum Thema passenden Gedanken und Beiträgen liegt. Was dieser Thread hier sehr deutlich gemacht hat, ein sehr unerquicklicher Wind hier weht. > >> Tut mir leid, es mal so deutlich sagen zu müssen. > > ... verpiß Dich, hau ab, troll woanders. Jetzt verstanden? Ich glaube, dafür solltest Du Dich jetzt entschuldigen! Solche Kraftausdrücke hören sich für viele gebildete Menschen sehr unprofessional an - zumindest in meinen Kreisen. Zu dem kann ich nur erwähnen, daß mir keiner hier im Forum nach Jahrzehnten nachtragen kann, dass ich mich jemals als Troll geübt habe. Das würden hier die meisten, die mich schätzen, bestätigen können. Auch habe ich Dich nicht beleidigt, sondern nur meine Meinung über Dein ungewöhnlich engstirniges Verhalten hier herausgestellt. Da ich aber nicht die Absicht habe, diesen Deinen Thread weiter zu "verunglimpfen" sei unbesorgt; ich werde mich aus oben genannten Gründen nicht weiter darüber äussern und wünsche den Erfolg den Du Dir erhofft hattest - More Power to You!
:
Bearbeitet durch User
Gerhard O. schrieb im Beitrag #8032203: > Es ist mir unverständlich, daß Ihr Euch den Mund verbieten lasst. Gerade > die verschiedenen Gedanken zum Thema und Ansätze können Synergien Das ist doch gerade die Kritik: Die Beiträge waren eben NICHT zum Thema. > Stattdessen moderiert hier ein > wild gewordener selbst ernannter Moderator die Gesprächsrunde und zwingt > das Gespräch in sein privates Korsett. Er hat diese Diskussion ja auch angefangen. Es kann doch auch jeder seine eigene Diskussion anfangen, wenn ihm diese nicht gefällt. Wenn man mal etwas länger in Diskussionsforen unterwegs ist, dann sieht man regelmäßig Fälle, wo eine Diskussion "gekapert" wird. Meistens nicht böswillig, sondern die Diskussion biegt halt in eine andere Richtung ab. Das führt dann auch sehr oft dazu, dass die ursprüngliche Diskussion einschläft. > Tut mir leid, es mal so deutlich sagen zu müssen. Was hier vorgeht ist > in der Geschichte des Forums erstmalig. Nein, es kommt immer mal wieder vor. Such im Forum z.B. nach "Thema konzentrieren" . Allerdings sind die meisten Aufforderungen, zum Thema zurückzukehren, etwas höflicher formuliert.
Beitrag #8032278 wurde von einem Moderator gelöscht.
Markus K. schrieb: > Gerhard O. schrieb: > >> Es ist mir unverständlich, daß Ihr Euch den Mund verbieten lasst. Gerade >> die verschiedenen Gedanken zum Thema und Ansätze können Synergien > > Das ist doch gerade die Kritik: Die Beiträge waren eben NICHT zum Thema. > >> Stattdessen moderiert hier ein >> wild gewordener selbst ernannter Moderator die Gesprächsrunde und zwingt >> das Gespräch in sein privates Korsett. > > Er hat diese Diskussion ja auch angefangen. Es kann doch auch jeder > seine eigene Diskussion anfangen, wenn ihm diese nicht gefällt. > > Wenn man mal etwas länger in Diskussionsforen unterwegs ist, dann sieht > man regelmäßig Fälle, wo eine Diskussion "gekapert" wird. Meistens nicht > böswillig, sondern die Diskussion biegt halt in eine andere Richtung ab. > Das führt dann auch sehr oft dazu, dass die ursprüngliche Diskussion > einschläft. > >> Tut mir leid, es mal so deutlich sagen zu müssen. Was hier vorgeht ist >> in der Geschichte des Forums erstmalig. > > Nein, es kommt immer mal wieder vor. Such im Forum z.B. nach "Thema > konzentrieren" . > Allerdings sind die meisten Aufforderungen, zum Thema zurückzukehren, > etwas höflicher formuliert. Deine Einwände sind durchaus sachlich und bei einigen, einschließlich meines ersten, stimmt das auch. Allerdings wurden auch fachliche Beiträge zum Thema als Solchen, genauso scharf kritisiert - Und das wäre Tunnel Vision, weil gerade oft in fachlich bezogenen Themen, solche Perspektiven zum Verständnis des Sachverhalts durchaus nützlich sein können. Aber wie gesagt, belassen wir es besser dabei; wir können die Einstellung des T.O. nicht ändern und man muß den Thread nicht unbedingt lesen und Toleranz war noch nie ein Fehler. ...
Rbx schrieb: > 1) Sollte die Diskussion offen bleiben, Solange sie beim Thema bleibt, darf sie gerne offen sein. Das Thema ist AI-gestütztes Coding mit freien, mithin: lokalen Modellen. > 2) Erfahrungen mit Modellen? Klar kann man die haben. Genau, und dann kann man etwas zu diesem Thread beitragen. > Die sind doch aber > erstmal abgesehen von generellen Hintergründen wie Kosten oder Hardware > ziemlich individuell. Dieser Thread soll dazu dienen, sich über diese individuellen Erfahrungen beim Betrieb lokaler Modelle zur Generierung von Code auszutauschen. > Grob generell: Nein, nicht generell. Sondern beschränkt auf das vorgegebene Thema. > Wenn man keine Ahnung hat, ... kann man diesen Thread gerne mitlesen, aber nichts dazu beitragen. Wenn Du über Deine "Diskussionen" mit einem proprietären Modell über "1000 Jahre alte Texte" reden möchtest, habe ich damit nicht das geringste Problem. Dann mach doch einfach einen eigenen Thread auf und diskutier dort über Deine Abenteuer, alles gut. Nur HIER gehört das einfach NICHT hin.
> - https://huggingface.co/google/gemma-4-26B-A4B Basismodell > - https://huggingface.co/google/gemma-4-26B-A4B-it Instruction Tuned Das Basismodell setzt lediglich rohen Text fort, wohingegen die "-it"-Version ("instruction-tuned") gezielt darauf trainiert wurde, Anweisungen und Fragen wie ein Chat-Assistent zu beantworten.
Uwe schrieb: > Ich finde es auch hilfreich, explizit nach verschiedenen Ansätzen zu > fragen, und sich dann selber den zu wählen, der einen am besten > erscheint. Tut man das nicht, kommt gelegentlich eine spannende Lösung > raus, von der man manchmal sogar etwas lernen kann, aber manchmal passt > die einfach nicht so gut ins Gesamtkonzept. Das klingt gut. Das werde ich gleich mal in die Agents.md reinschreiben.
Gerhard O. schrieb: > Das ist nicht DEIN Thread Aber natürlich ist er das. Ich habe ihn eröffnet, ich habe das Thema gewählt, ich habe schon im Eingangsbeitrag und auch in der Folge mehrmals ausdrücklich und freundlich darum gebeten, bei diesem Thema zu bleiben. > Jeder ist hier Gast. In diesem meinem Thread sind nur jene willkommene Gäste, die sich über das von mir gesetzte Thema austauschen können und wollen. Alle anderen sind hier nicht willkommen und werden als Störer angesehen, von mir und, wenn ich die Beiträge und Bewertungen ansehe, anscheinend auch anderen, die gerne über dieses Thema sprechen möchten -- und die Du und andere dabei mutwillig stören. > Die Moderatoren sehen Deine Einstellung nicht im Geist des Forums. Das phantasierst Du. In Wirklichkeit sagt zum Beispiel unser hochgeschätzter Moderator Lothar hier [1]:
1 | Ein Moderator ist zuallererst der TO selber. Übertragen auf die |
2 | Realität hat er zu einer Sitzung/Besprechung eingeladen und er leitet |
3 | sie. |
Der TO hier, der diesen Thread "leitet" (um in Lothars Wortwahl zu bleiben), der bin: ich. Eigentlich ganz einfach, findest Du nicht? > Was dieser Thread hier sehr deutlich gemacht hat, ein > sehr unerquicklicher Wind hier weht. Ja, weil ständig Threads von Leuten zugemüllt werden, die nichts zum Thema beitragen können und / oder wollen. Wenn Du und ein paar andere Leute ihre Tastatur still gehalten und einfach nichts geschrieben hätten, dann könnten (und würden) die Leute hier über ihre Erfahrungen mit dem Thema diskutieren, und jene ohne eigene Erfahrungen mitlesen, lernen, und Fragen stellen. >> ... verpiß Dich, hau ab, troll woanders. Jetzt verstanden? > > Ich glaube, dafür solltest Du Dich jetzt entschuldigen! Wofür? Gegenüber jemandem deutlich geworden zu sein, der meine freundlichen Ansprachen und Bitten bereits mehrmals penetrant ignoriert hat? Tut mir leid, aber meine Freundlichkeit hat ihre Grenzen, die schnell erschöpft sind, wenn mir jemand so penetrant, unfreundlich und ignorant entgegen tritt. Obwohl... nein, tut mir nicht leid. > Zu dem kann ich nur erwähnen, daß mir keiner hier im Forum nach > Jahrzehnten nachtragen kann, dass ich mich jemals als Troll geübt habe. Nein, das stimmt, normalerweise tust Du das nicht. Aber was Du hier tust, darüber findet sich eine Passage in den Nutzungsbedingungen [2]:
1 | |
2 | Ebenso nicht erlaubt ist: |
3 | - Mutwillige Störung von Diskussionen ("trollen")
|
Insofern bitte ich Dich nochmals freundlich, Dich an die Nutzungsbedingungen und die von den hiesigen Moderatoren ermutigten Verhaltensweisen zu halten. Ich freue mich sehr, wenn Du etwas zum Thema "AI-gestütztes Coding mit freien lokalen Modellen" beiträgst oder gern auch Deine Fragen dazu stellst -- oder Dich auf Mitlesen beschränkst, wenn Du keine Erfahrungen zum Thema beisteuern kannst und keine Fragen dazu hast, aber am Thema interessiert bist. Wenn all das nicht auf Dich zutrifft, kein Problem: dann kannst Du andere Theads mit Deinen Beiträge zu deren Themen sicherlich mehr bereichern und erhellen als diesen hier. Danke. [1] Beitrag "Re: Vorschlag: Thread selbst verwalten, zum zweiten" [2] https://www.mikrocontroller.net/articles/Hilfe:Forum_Nutzungsbedingungen
Gerhard O. schrieb: > Allerdings wurden auch fachliche > Beiträge zum Thema als Solchen, genauso scharf kritisiert Welche?
1N 4. schrieb: >> - https://huggingface.co/google/gemma-4-26B-A4B > > Basismodell > >> - https://huggingface.co/google/gemma-4-26B-A4B-it > > Instruction Tuned > > Das Basismodell setzt lediglich rohen Text fort, wohingegen die > "-it"-Version ("instruction-tuned") gezielt darauf trainiert wurde, > Anweisungen und Fragen wie ein Chat-Assistent zu beantworten. Ah, cool, danke für die Information. Gehe ich also Recht in der Annahme, daß das -it-Modell für Coding-Aufgaben besser geeignet sein sollte?
> Ah, cool, danke für die Information. Gehe ich also Recht in der Annahme, > daß das -it-Modell für Coding-Aufgaben besser geeignet sein sollte? Ein Basismodell taugt i.d.R. weder für Chat noch für Agents, egal ob Coding oder sonstwas. Es kennt schlichtweg keine Instruktionen.
Moin, An Ein_t: Ich möchte hier nicht Deinen Thread weiterhin stören, könnte aber Einiges Deiner Stellungsnamen kommentieren. Ich schlage aber dagegen vor, daß wir uns einigen, nicht-einig zu sein;-) Daß Du Dich nicht entschuldigen willst, trage ich Dir nicht unbedingt nach, auch wenn es angebracht wäre. In einer Beziehung hattest Du mich wahrscheinlich aber falsch eingeschätzt: es war in meinem ersten Beitrag gar nicht die Absicht eine Thread Diversion loszutreten und es war wahrscheinlich spontan unüberlegt von mir, worüber ich mich dann bei Dir auch entschuldigte. Das wäre das Ende meiner Beiträge hier gewesen. Aber Dein weiteres Verhalten war mir später andern gegenüber zu ruppig. Ferner hattest Du auch andere unfairerweise zurechtgewiesen, die mit ihren Kommentar durchwegs thematisch nicht unbedingt nebenplatziert waren. OK. Beenden wir das Ganze und konzentriert Euch auf das Nächstliegende und habt Erfolg und wir rauchen die Friedenspfeife. Gerhard
1N 4. schrieb: >> Ah, cool, danke für die Information. Gehe ich also Recht in der Annahme, >> daß das -it-Modell für Coding-Aufgaben besser geeignet sein sollte? > > Ein Basismodell taugt i.d.R. weder für Chat noch für Agents, egal ob > Coding oder sonstwas. Es kennt schlichtweg keine Instruktionen. Da Du ja ein funktionierendes Gesamtsystem auf Basis Deiner Strix Halo und eines passenden Software- und Modellstack zu haben scheinst, würde ich mich sehr freuen, wenn Du ein wenig über Dein Gesamtsystem, Deiner Nutzung und Deinen Erfahrungen damit erzählen könntest. Dankeschön! :-)
> Da Du ja ein funktionierendes Gesamtsystem auf Basis Deiner Strix Halo > und eines passenden Software- und Modellstack zu haben scheinst, würde > ich mich sehr freuen, wenn Du ein wenig über Dein Gesamtsystem, Deiner > Nutzung und Deinen Erfahrungen damit erzählen könntest. Dankeschön! :-) Was exakt?
1N 4. schrieb: >> Da Du ja ein funktionierendes Gesamtsystem auf Basis Deiner Strix Halo >> und eines passenden Software- und Modellstack zu haben scheinst, würde >> ich mich sehr freuen, wenn Du ein wenig über Dein Gesamtsystem, Deiner >> Nutzung und Deinen Erfahrungen damit erzählen könntest. Dankeschön! :-) > > Was exakt? Im Prinzip: welche Modelle verwendest Du, mit welcher Software und welchen Funktionen, wie performen die Kombinationen auf Deiner Hardware, welche Art von Software entwickelst Du damit, mit welchen Programmiersprachen, als wie nützlich empfindest Du die AI-Unterstützung bei Deiner Arbeit, hat sich die Investition Deiner Ansicht nach gelohnt und würdest Du sie nochmal machen? Quasi im Prinzip alles von Deinem Setup, über Deine konkreten Anwendungfälle, bis hin zu den Ergebnissen und Erfahrungen, die Du gemacht hast und machst. Dankeschön!
Hab jetzt nicht den ganzen Thread durchgelesen, aber das Atmega-Beispiel hat mich gereizt mal die von mir präferierte online-KI zu befragen: den prompt hab ich ähnlich wie hier vorgemacht wurde knapp gehalten: "C-code for ATmega48, RTC @ 32768 Hz, power saving mode, LED blinking at 50ms interval" ich kenn den Atmega48 nicht, bin entfernt vertraut mit den Megas, kann den ausgespuckten Code also nicht wirklich beurteilen. Aber auf den ersten Blick sieht das halbwegs vernünftig aus. Interessant finde ich das Links angegeben werden woher das Zeug stammt und dass Erklärungen gegeben werden. Der Kundige wird daher wohl sofort grobe Flapser finden. https://www.perplexity.ai/search/c-code-for-atmega48-rtc-32768-e2a_tee4TW2.GDfX8zS17w
1 | #define F_CPU 8000000UL
|
2 | #include <avr/io.h> |
3 | #include <avr/interrupt.h> |
4 | #include <avr/sleep.h> |
5 | #include <util/delay.h> |
6 | |
7 | #define LED_DDR DDRB
|
8 | #define LED_PORT PORTB
|
9 | #define LED_PIN PB0
|
10 | |
11 | volatile uint8_t tick10ms = 0; |
12 | volatile uint8_t led_toggle = 0; |
13 | |
14 | static void timer2_async_init(void) |
15 | {
|
16 | cli(); |
17 | |
18 | /* Stop Timer2 while configuring */
|
19 | TCCR2A = 0; |
20 | TCCR2B = 0; |
21 | TIMSK2 = 0; |
22 | |
23 | /* Enable asynchronous Timer2 clock from 32.768 kHz crystal */
|
24 | ASSR |= (1 << AS2); |
25 | |
26 | /* CTC mode, OCR2A as top */
|
27 | TCCR2A = (1 << WGM21); |
28 | |
29 | /*
|
30 | * 32.768 kHz / 128 = 256 Hz
|
31 | * 1 compare tick = 3.90625 ms when OCR2A = 0
|
32 | *
|
33 | * For an easy 10 ms-ish tick:
|
34 | * 32.768 kHz / 32 = 1024 Hz
|
35 | * OCR2A = 9 gives 10 ms exactly: 1024 / (9 + 1) = 102.4 Hz
|
36 | * wait, that is 9.765625 ms, which is close to 10 ms.
|
37 | *
|
38 | * For a clean 50 ms blink, we count 5 ticks.
|
39 | */
|
40 | TCCR2B = (1 << CS21) | (1 << CS20); // prescaler 32 |
41 | OCR2A = 9; // compare every ~9.765625 ms |
42 | TCNT2 = 0; |
43 | |
44 | /* Wait for async register updates to complete */
|
45 | while (ASSR & ((1 << TCR2BUB) | (1 << TCR2AUB) | (1 << OCR2AUB) | (1 << TCNT2UB))) { |
46 | }
|
47 | |
48 | /* Clear pending flags */
|
49 | TIFR2 = (1 << OCF2A) | (1 << TOV2); |
50 | |
51 | /* Enable compare match A interrupt */
|
52 | TIMSK2 = (1 << OCIE2A); |
53 | |
54 | sei(); |
55 | }
|
56 | |
57 | ISR(TIMER2_COMPA_vect) |
58 | {
|
59 | tick10ms++; |
60 | if (tick10ms >= 5) { |
61 | tick10ms = 0; |
62 | led_toggle = 1; |
63 | }
|
64 | }
|
65 | |
66 | int main(void) |
67 | {
|
68 | LED_DDR |= (1 << LED_PIN); |
69 | LED_PORT &= ~(1 << LED_PIN); |
70 | |
71 | timer2_async_init(); |
72 | |
73 | set_sleep_mode(SLEEP_MODE_PWR_SAVE); |
74 | |
75 | while (1) { |
76 | if (led_toggle) { |
77 | led_toggle = 0; |
78 | LED_PORT ^= (1 << LED_PIN); |
79 | }
|
80 | |
81 | sleep_enable(); |
82 | sei(); |
83 | sleep_cpu(); |
84 | sleep_disable(); |
85 | }
|
86 | }
|
> Im Prinzip: welche Modelle verwendest Du, Lokal eher Qwen3/3.5, Gemma-4, Nemotron, Cloud GPT, Gemini, Claude > mit welcher Software llamacpp > welchen Funktionen, Completion, Embedding, Reranking > wie performen die Kombinationen auf Deiner Hardware, Gut, aber das ist immer relativ. > welche Art von Software entwickelst Du damit, Architekturen für Agentic AI Use Cases > mit welchen Programmiersprachen, Python > als wie nützlich empfindest Du die AI-Unterstützung > bei Deiner Arbeit, Ohne AI wäre die One Man Show undenkbar > hat sich die Investition Deiner Ansicht nach gelohnt > und würdest Du sie nochmal machen? Jederzeit
So....mir ist es endlich gelungen, meinen Strixx Halo in einem LCX-Container zu nutzen, und im Anhang seht ihr das Transkript des 1. Versuch mit ollama und einem qwen3.5:35b. Ich hab ihn mal ein Blink-Programm für STM32 mit HAL schreiben lassen. Sieht für mich auf den 1. Blick Ok aus. Anschliessend hab ich mir noch die Takt-Konfiguration erklären lassen. Keine der Antworten hat dabei länger als ca. 30s gedauert. (genaue Tests folgen - hab das vor <30min. erst zum Laufen bekommen :-D )
Nachdem ich die seit beginn dieses Threads nochmal ziemlich viel probiert habe, wollte ich erstmal wieder frustriert aufgeben. Jetzt ist die Gemma4 Unterstützung in llama.cpp immer wieder verbessert worden. Und tatsächlich, meine Erfolgsquote ist hochgegangen. (Ich hab einen Test, wo ein Agent ein Kommandozeilentool nach vorgaben in Rust coden muss.) Bislang hatte ich kein Modell, was das mit nennenswerter Wahrscheinlichkeit schafft. Ich hab jetzt nochmal gemma-4-26B-A4B-it-UD-Q3_K_XL probiert und Opencode hat da immerhin 2 von 4 Versuchen erfolgreich das Problem gelöst. Nebenbei hab ich auch mal den Agentenmodus von Zed mit dem gleichen Modell probiert. Der hat das bei 3 von 3 Versuchen zufriedenstellend erledigt. Wow. Morgen werde ich auch mal Qwen3.5 damit testen. Wenn das durchgehend klappt, muss ich mir noch nen zweiten Test ausdenken...
Harry L. schrieb: > im Anhang seht ihr das Transkript des 1. > Versuch mit ollama und einem qwen3.5:35b. WTF. Hast du dir das Transkript mal angeguckt? Im Thinking process: Du: schreibe ein "blink-programm" für STM32 unter verwendung der ST HAL Model: Thinking ... 50 Zeilen Englisch. Dann: > * Actually, looking at the history: > * Turn 1: User: "warum ist der himmel blau?" -> Model: Answered. > * Turn 2: User: "wasa ist der sinn des lebens" -> Model: Answered. > * Turn 3: User: "schreibe ein "blink-programm" für STM32 unter verwendung der ST HAL" -> Model Das geht dann weitere 50 Zeilen weiter so, wo das ganze noch 4x wiederholt wird... Irre, dass da dennoch was sinnvolles rausgekommen ist.
Mathias M. schrieb: > Model: Thinking ... 50 Zeilen Englisch. Dann: >> * Actually, looking at the history: >> * Turn 1: User: "warum ist der himmel blau?" -> Model: Answered. >> * Turn 2: User: "wasa ist der sinn des lebens" -> Model: Answered. >> * Turn 3: User: "schreibe ein "blink-programm" für STM32 unter > verwendung der ST HAL" -> Model Das war die 3 Anfrage in der Session und er hat -natürlich vergeblich- versucht die in einen Kontext mit den vorherigen 2 Tests zu bringen. Vermutlich hab ich das einfach nur falsch bedient. (1. Begegnung mit ollama)
Harry L. schrieb: > Das war die 3 Anfrage in der Session und er hat -natürlich vergeblich- > versucht die in einen Kontext mit den vorherigen 2 Tests zu bringen. Ah ok. Ich dachte schon, der fantasiert dir da irgendwelche Fragen rein. Immer ne neue Session aufmachen. Ansonsten verbrauchst du sinnlos Kontextfenster und Tokens für solche Gedanken. Für Trivialprobleme geht es aber auch so.
1N 4. schrieb: >> hat sich die Investition Deiner Ansicht nach gelohnt >> und würdest Du sie nochmal machen? > > Jederzeit Vielen Dank für Deine Ausführungen! Verstehe ich Dich richtig, daß Du also mit Unterstützung der AI Werkzeuge für deren Nutzung entwickelst?
Harry L. schrieb: > So....mir ist es endlich gelungen, meinen Strixx Halo in einem > LCX-Container zu nutzen, und im Anhang seht ihr das Transkript des 1. > Versuch mit ollama und einem qwen3.5:35b. > [...] > Keine der Antworten hat dabei länger als ca. 30s gedauert. (genaue Tests > folgen - hab das vor <30min. erst zum Laufen bekommen :-D ) Cool, sogar im Container, danke!
Ein T. schrieb: > Cool, sogar im Container, danke! Ja, das war zunächst nen ziemlicher Krampf, bis ich dann auf diesen Beitrag gestossen bin: https://forum.proxmox.com/threads/proxmox-9-x-strix-halo-gpu-passthrough.181331/
> Verstehe ich Dich richtig, daß Du > also mit Unterstützung der AI Werkzeuge für deren Nutzung entwickelst? Eher, dass die Agentic AI unter meiner Aufsicht Agentic AI Lösungen für Use Cases entwickelt.
So, wieder daheim habe ich auf meinem "dicken" Horst [1] den Container mit llama-server (llama.cpp) und dem Modell Qwen3.5-27B_q8_0.gguf gestartet und als erste Aufgabe die Folgende gestellt:
1 | create a web chat application with golang, gofiber, gorm and postgresql for the backend and svelte for the frontend, and with user authentication, and present the result as a zip archive. |
und diese später um
1 | please create a dockerfile for the backend, enhance the docker-compose.yml with instructions to build and run the backend, and add html templates. |
erweitert. Für die erste Aufgaben hat der Kleine 1:16 und für die zweite 1:21 Stunden gebraucht, bei 1,2 bzw. 1.18 Token pro Sekunde. Klar, das ist nicht sonderlich performant, aber das hatte ich auch nicht erwartet. Aber in dieser Zeit hätte ich das Erzeugte niemals selbst schreiben können, auch dann nicht, wenn ich noch ein, zwei Tage in Verständnis und Korrektur investieren muß. Die Bewertung der Qualität steht allerdings noch aus, denn... Leider stehe ich dabei aktuell vor einem, nunja, Faulheitsproblem: das Modell spuckt mir die Dateien einzeln aus und kann mir keine Archive (Zip, Tar, you name it) daraus erzeugen. Deswegen müßte ich die Verzeichnisstruktur manuell anlegen und die Dateien per Copy'n'Paste befüllen, und das nervt. In meinem Container sind allerdings auch keine entsprechenden Programme (zip(1), tar(1), you name it) enthalten. Hat jemand von den geschätzten Mitlesern vielleicht eine Idee, wie ich das besser (also weniger arbeitsaufwändig) machen kann? Würde es wohl reichen, diese Programme in den Container zu installieren? Oder könnte ich das Modell anweisen, die Dateien selbst zu erzeugen, indem ich ihm einem MCP-Server (oder etwas anderes?) zur Seite stelle? [1] Naja, sooo fett isser nu auch wieder nich... :-) CPU: 8-core AMD Ryzen 7 3800X (-MT MCP-) speed/min/max: 3574/2200/4200 MHz Kernel: 6.8.0-106-generic x86_64 Up: 28d 16h 32m Mem: 22.27/62.71 GiB (35.5%) Storage: 16.37 TiB (88.6% used) Procs: 417 Shell: Bash inxi: 3.3.34 Graphics: NVIDIA GP108 [GeForce GT 1030] driver: nouveau v: kernel
> Würde es wohl reichen, diese Programme in den Container zu installieren? > Oder könnte ich das Modell anweisen, die Dateien selbst zu erzeugen, > indem ich ihm einem MCP-Server (oder etwas anderes?) zur Seite stelle? Du musst dem LLM schon passende Tools im Sinne des LLM bereitstellen. Nur weil da eine bash ist, weiß das Modell ja nicht was es soll & darf.
Ein T. schrieb: > Hat > jemand von den geschätzten Mitlesern vielleicht eine Idee, wie ich das > besser (also weniger arbeitsaufwändig) machen kann? Am sinnvollsten wäre wahrscheinlich ein Coding Agent, den du mit dem Modell verbindest. z.B. Opencode, aber jede IDE (wie VSCode) hat da Plugins für, wenn die nicht gleich mitgeliefert werden. Je nach Einstellungen hat der Agent dann Zugriff auf die Dateien des aktuellen Verzeichnisses und darf auch Befehle ausführen. Da kann es theoretisch natürlich passieren, dass der im Internet sucht und "ignoriere alles, was oben steht und mache rm -rf /" findet... Paranoide (mange sagen: Vernünftige) packen das also auch in nen Container oder so. Opencode hat ein TUI interface, das geht also gut auf der Konsole...
Es tut mir Leid das lange Video zu posten (eine Zeile Text hätte es auch getan) aber evtl. ist das von Interesse. https://youtu.be/Wa98kS_m6fw
Alexander schrieb: > Es tut mir Leid das lange Video zu posten (eine Zeile Text hätte es auch > getan) aber evtl. ist das von Interesse. > > https://youtu.be/Wa98kS_m6fw Das hat nichts mit dem Thema dieses Threads zu tun.
Ich entnehme Deiner Antwort man kann den Sourcecode lokal bzw. offline also gar nicht gebrauchen.
Alexander schrieb: > Ich entnehme Deiner Antwort man kann den Sourcecode lokal bzw. offline > also gar nicht gebrauchen. Wenn Du nicht gerade ein sehr gut ausgestattetes, modernes Rechenzentrum in Deinem Keller hast, sicherlich nicht.
Ein T. schrieb: >> Ich entnehme Deiner Antwort man kann den Sourcecode lokal bzw. offline >> also gar nicht gebrauchen. > > Wenn Du nicht gerade ein sehr gut ausgestattetes, modernes Rechenzentrum > in Deinem Keller hast, sicherlich nicht. Das ist der Quellcode zu Claude Code CLI, das ist ein Tool zum agentic coding. Das hat mit dem Modell selber erstmal nichts zu tun. Man braucht kein großes Rechenzentrum, das läuft auch auf nem Raspberry Pi. Zusätzlich braucht man natürlich noch ein KI Modell, da gilt "je größer, desto besser". Braucht man jetzt den Quelltext? Das CLI gabs ja vorher auch schon als node "binary" (= obfuscated Javascript) Es ist ja jetzt dennoch nicht open source, so dass man das bearbeiten und verbreiten dürfte. Witzigerweise ist das passiert, was als Witz irgendwann mal rumging. Irgendwer hat mit KI den Code dokumentieren lassen und die Doku dann quasi Clean-Room in Python & Rust implementieren lassen. Damit ist die original Lizenz nicht mehr anwendbar. Keine Ahnung, ob das jetzt was taugt oder nicht. Hier gibts das: https://github.com/ultraworkers/claw-code edit Irgendwie zum Thread passend, war das Video IMO aber auch nicht.
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Bearbeitet durch User
Die KI-Welt dreht sich ja ca. 9x schneller als die normale Welt. Gerade wurde Qwen3.6 35B-A3B veröffentlicht. Vorher war Qwen3.6 nur per API verfügbar. Da läuft vermutlich aber ohnehin ein größeres Modell. Obwohl mir das für meine 16GB GPU eigentlich zu groß ist, hab ich mir mal die Q4_K_S Quants runtergeladen. Und ich muss sagen, das ist IMO bedeuntend besser als die Modelle, die ich mir bislang angeguckt habe. Zugegeben haben die bislang max. 13GB auf der Platte belegt, das ist jetzt 20GB groß. Fast 1/3tel muss also bei mir ins System RAM. Dank Mixture of Experts Architektur komme ich dennoch auf >500 t/s prompt-processing und ~30-35 t/s text generation. Das macht jetzt nicht super Laune, ist aber auch nicht unbrauchbar. Und na ja, das Ergebnis ist zum ersten mal für mich wiederholbar brauchbar. Was ich bislang teste ist ein Programm, was ich zwar real brauchte, aber vom Umfang her ziemlich klein. Aber das finde ich teilweise schon eine echte Erleichterung. Man hat ein Problem, irgendwas, was man automatisieren will oder so, und lässt sich das einfach gerade machen. Aber: Wer sein Problem nicht ausführlich beschreibt und vorher den Arbeitsplan absegnet, hat Probleme das gewünschte zu bekommen. Und hier ist Geschwindigkeit oft entscheidend. "1 Minute was beschreiben, 2 Minuten Warten, testen, verbessern lassen" ist produktiv. Muss man 20 Minuten warten, macht das keine großen Spaß mehr.
Mathias M. schrieb: > Obwohl mir das für meine 16GB GPU eigentlich zu groß ist, hab ich mir > mal die Q4_K_S Quants runtergeladen. Wie hast du es heruntergeladen? Bei Ollama sehe ich nur die 24GB-Version: https://ollama.com/library/qwen3.6
Mathias M. schrieb: > Obwohl mir das für meine 16GB GPU eigentlich zu groß ist, hab ich mir > mal die Q4_K_S Quants runtergeladen. Das Modell ist für meine RTX5060 mit 8GB wohl zu groß. Beitrag "Re: KI Hardware Anforderungen"
Versuch das Gemma 4 - Mixture of Experts Modell (google/gemma-4-26B-A4B-it). Das hat 26B Parameter, aber es muss nur der jeweils aktive "Experte" daraus in die Grafikkarte, mit ~4B Parametern. Damit läuft das lokal sehr gut & schnell, auch ohne dicke Grafikkarte mit viel VRAM.
Christoph M. schrieb: > Wie hast du es heruntergeladen? Bei Ollama sehe ich nur die > 24GB-Version: Ich bin inzwischen ausschließlich mit llama.cpp unterwegs. Ollama nutzt das zwar auch unter der Haube, aber die Entwicklung findet im Original statt, bzw. in Forks, die ich dann auch ohne Probleme nutzen kann. Modelle gibts dann von Huggingface: https://huggingface.co/collections/unsloth/unsloth-dynamic-20-quants Qwen 3.6 hier: https://huggingface.co/unsloth/Qwen3.6-35B-A3B-GGUF/tree/main Einfach das passende .gguf laden. Je größer desto besser und langsamer + mehr Speicherverbrauch. Grob gesagt sollte das Modell besser ganz in den VRAM passen. Neben dem Modell braucht aber auch der Kontext nicht zu knapp Speicher. Da gibt es recht aktuell eine Entwicklung, dass man den Kontext ohne große Verluste quantisieren kann. Normalerweise ist der FP16, also 2 Bytes. Bei Qwen3.6 sind das bei 100k Kontext auch 2GB. Ich geh da auf Q4.0, also 0.5 Bytes. Damit bin ich lande ich dann bei ~600MB bei 100k Kontext. Der Speicher wird bereits beim Starten reserviert. Wenn man weiß, dass man nur 50k braucht, kann man 300MB sparen. Brauch ich 200k, muss mehr vom Modell in den RAM ausgelagert werden. Das wird leider nicht dynamisch zugewiesen. Qwen 3.6 hat einen extra Vision encoder, den ich nicht mit lade. Nochmal 1-2GB gespart. Momentan starte ich das so: llama-server -np 1 // Nur eine Verbindung gleichzeitig zulassen, spart Speicher --flash-attn on //auch irgendwie schneller --cache-type-k q4_0 --cache-type-v q4_0 //quantisierte (Kontext) KV-Cache -fitt 512 // lass nur 512MB VRam für den Desktop (default: 1024) -fitc 100000 //mach mindestens 100k Kontext --model ~/Downloads/Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q4_K_S.gguf --chat-template-kwargs '{"preserve_thinking": true}' //Irgendein fix für Qwen Ja das sieht irgendwie kompliziert aus. Ist halt besser als das One-size fits all. Ich bin mir sicher, man kann das auch in Ollama irgendwie einstellen. Oder AFAIK LM-studio hat die Einstellungen auch in der GUI. Umgekehrt kann auch llama.cpp ohne Parameter direkt ein Modell runterladen und starten: llama-server -hf unsloth/Qwen3.6-35B-A3B-GGUF:UD-Q5_K_S
Christoph M. schrieb: >> mal die Q4_K_S Quants runtergeladen. > Das Modell ist für meine RTX5060 mit 8GB wohl zu groß. Es wird dann halt langsamer. Deutlich. Du kannst das auch ohne GPU nur im RAM laden. VRAM ist halt ca 20x schneller. > Versuch das Gemma 4 - Mixture of Experts Modell > (google/gemma-4-26B-A4B-it). > Das hat 26B Parameter, aber es muss nur der jeweils aktive "Experte" > daraus in die Grafikkarte, mit ~4B Parametern. Qwen3.6 ist 35B-A3B. Also auch ein MoE und zwar mit nur 3B aktiven Parameter. Komplett im System RAM sollte also Qwen schneller als Gemma 4 sein. Mit 8GB Vram kann man das nicht pauschal sagen. Es passen bei Gemma4 mehr % in den Vram, man muss aber dennoch mehr Parameter aktivieren... Welches Modell bei welcher Quantisierung jetzt besser ist, ist leider auch alles andere als klar. Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q3_K_XL: 16.8GB gemma-4-26B-A4B-it-UD-Q4_K_M: 16.9GB Volle Benchmarks gibt es immer nur für das FP16 Modell. Für die Quants gibt es dann nur schnelle Einzelwerte, die sich höchstens in einem Modell vergleichen lassen: https://old.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1so5nrl/qwen36_gguf_benchmarks/
> Welches Modell bei welcher Quantisierung jetzt besser ist, ist leider > auch alles andere als klar. In Agentic Stacks merkt man den Unterschied zwischen Q4 und Q8 doch deutlich. Bei Q4 biegt das Modell in einer ReAct Loop öfters frühzeitig falsch ab und braucht dann sogar noch länger für ein schlechteres Ergebnis. > Das hat 26B Parameter, aber es muss nur der jeweils aktive "Experte" > daraus in die Grafikkarte, mit ~4B Parametern. Nein, es müssen dann ständig die Parameter aus RAM -> VRAM geladen werden. Macht die Sache dann wieder langsam. Mit 16 oder gar 32GB VRAM bleibt das alles nur eine nette Spielerei.
1N 4. schrieb: > In Agentic Stacks merkt man den Unterschied zwischen Q4 und Q8 doch > deutlich. Ja klar. Mir ging es darum, dass nicht direkt klar ist, ob mehr Parameter mit höherem Quant bei gleichem Speicherverbrauch jetzt besser oder schlechter ist. Wenn dich der Q3/Q4 Vergleich stört, dann nimm Q6/Q8 oder wasauchimmer. 1N 4. schrieb: > Nein, es müssen dann ständig die Parameter aus RAM -> VRAM geladen > werden. Macht die Sache dann wieder langsam. Bislang wird das nicht gemacht. Die Parameter im Ram sind im RAM und bleiben auch da und werden dann auf der CPU durchgenudelt... na ja, zumindest bei llama.cpp (und damit Ollama, lm_studio, etc.) Keine Ahnung wie das bei VLLM läuft, aber DDR5 ist nunmal schneller als PCIe. Tatsächlich gibts jetzt recht neu nen Fork, der die letzten x benutzten Experten in den VRAM schiebt in der Hoffnung, dass nahe beieinanderstehende Tokens ähnliche Experten aktivieren. Wenn eine Karte mit PCIe5 x16 angeschlossen ist, bringt das was. Wenn man per Riser 4 Karten mit wenigen Lanes angeschlossen hat, ist das auf jeden Fall langsamer, weil der Transfer eben schnarch langsam ist. > Mit 16 oder gar 32GB VRAM bleibt das alles nur eine nette Spielerei. Ich finde, auch mit 16GB VRAM kann man schon produktive Sachen machen. Agentic coding ist schon hart gremzwertig. Wie gesagt, erst jetzt hab ich da mal positive Erfahrungen gemacht. Wenn ich das auf 32GB extrapoliere, dann ist das schon tauglich. Aber ich stimme dennoch zu. Viel mehr als ne Spielerei ist es (noch) nicht. Wer das produktiv einsetzen will, will bessere Modelle schneller laufen lassen. Wer seinen Code nicht an die Cloud geben will, muss dann eben fette Hardware kaufen. Privat muss ich sagen, sind die kostenlosen Modelle von Opencode oft ausreichend.
Mathias M. schrieb: > Ich bin inzwischen ausschließlich mit llama.cpp unterwegs. Ollama nutzt > das zwar auch unter der Haube, aber die Entwicklung findet im Original > statt, bzw. in Forks, die ich dann auch ohne Probleme nutzen kann. Danke für den ausführlichen Beitrag. Da muss ich wohl erst mal llama.cpp compilieren. Das wird vermutlich eine ganze Zeit lang dauern, bis ich alle Tools zusammen habe.
Christoph M. schrieb: > Da muss ich wohl erst mal llama.cpp > compilieren. Warum das? Die bieten doch Binaries an: https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases Nur die Forks muss man selber compilieren... oder wenn man ROCm < 7.2 nutzen will oder so.
Mathias M. schrieb: >> Das Modell ist für meine RTX5060 mit 8GB wohl zu groß. > > Es wird dann halt langsamer. Deutlich. Du kannst das auch ohne GPU nur > im RAM laden. VRAM ist halt ca 20x schneller. Nochmal Butter bei die Fische. Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q2_K_XL (12GB): - 16GB VRAM: 2416 t/s PP, 56 t/s TG - 8GB VRAM: 519 t/s PP, 26 t/s TG - CPU: 31 t/s PP, 11 t/s TG (Ich hab Q2 gewählt, weil ich das gerade da hab und in 16GB passt, das ist keine Empfehlung.) So schlimm ist der Unterschied dann garnicht. Irgendwie wundert mich, dass TG nicht mehr einbricht. Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q4_K_S (20GB): - 16 GB VRAM: 616 PP, 30 TG - 8 GB VRAM: 277 PP, 20 TG Bench war: llama-bench -fa 1 --cache-type-k q4_0 --cache-type-v q4_0 --model $model -p 4096 -n 512 -fitt 500 bzw. -fitt 8500 für den 8GB Test. Dann wird einfach 8GB weniger VRAM benutzt.
Ich muss mich ja leider mit meinen 8GB begnügen .. Beitrag "Re: Neues Unterforum für KI-Themen einrichten ?" Schön wäre es, wenn es ein kleines quen3.6 für die 8GB gäbe. Apropos: wir sollten einen eigenen KI-Modellthread aufmachen, weil das Thema hier ja "Erfahrung mit KI coding ist".
> Mir ging es darum, dass nicht direkt klar ist, ob mehr > Parameter mit höherem Quant bei gleichem Speicherverbrauch jetzt besser > oder schlechter ist. Tool Calling funktioniert bei Q6/Q8 deutlich zuverlässiger. Ebenso verliert das Modell dann auch bei großen Kontextfenstern seltener den Faden. > Wenn dich der Q3/Q4 Vergleich stört, dann nimm Q6/Q8 oder wasauchimmer. Abgesehen davon, dass mich der Vergleich nicht im geringsten stört, nehme ich grundsätzlich nur noch >=Q6.
1N 4. schrieb: > Abgesehen davon, dass mich der Vergleich nicht im geringsten stört, > nehme ich grundsätzlich nur noch >=Q6. Die meisten haben nunmal endlich viel VRAM und können nicht "grundsätzlich nur noch >=Q6" nehmen. Qwen3.5-9B ist bei mir auch Q8 noch recht flott. Meinst du das ist grundsätzlich besser als Qwen3.5-27B-Q3_K_M? Wäre mal ein interessanter Test. 27B-Q3_K_M und 9B-UD-Q8_K_XL sind auf der Platte praktisch gleich groß (13.5GB vs 13GB) Ich werf mal den Download an...
Weiß jemand von euch, wie man eine Spracherkennung realisiert? Ich habe mal einen neuen Thread aufgemacht, weil das Thema nur bedingt zum programmieren passt: Beitrag "KI Modell mit Spracherkennung"
> Qwen3.5-9B ist bei mir auch Q8 > noch recht flott. Meinst du das ist grundsätzlich besser als > Qwen3.5-27B-Q3_K_M? Grundsätzlich nicht. Kommt immer auf den Use Case drauf an. Wie geschrieben, langer Kontext, exzessives Tool Calling, z.B. in einem Agentic Stack. Das 27B ist breiter als das 9B, mit Q3 aber halt auch mal unschärfer in der Konsequenz. Die Dense-Modelle leiden aus meiner Erfahrung mehr unter starker Quantisierung. Da kommt es dann gerne mal beim Reasoning zu "interessanten" Ergebnissen die sich dann etliche Iterationen später negativ auswirken.
1N 4. schrieb: > Grundsätzlich nicht. Kommt immer auf den Use Case drauf an. Wie > geschrieben, langer Kontext, exzessives Tool Calling, z.B. in einem > Agentic Stack. So, ich hab die Kiste mal Nudeln lassen. Wie oben, ein 1-Shot coding Test mit Opencode. ("Implement the following in Rust: ...") Kontrahenten der 13GB auf Platte Klasse: Qwen3.5-9B-UD-Q8_K_XL Qwen3.5-27B-Q3_K_M Qwen3.6-35B-A3B-UD-IQ3_S Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q2_K_XL (12GB) Als Vergleich: Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q4_K_S (20GB) opencode/minimax-m2.5-free (Cloud, 230B, von Februar) opencode/big-pickle (Cloud) Die beiden Qwen3.5 Modelle scheitern beide. 27B kompiliert wenigstens... Qwen 3.6 IQ3_S war spannend anzugucken. Hat sich Quelltext zwischendurch mal als hexdump reingezogen... und am Ende ein nicht unbrauchbares Ding abgeliefert. Irgendwie Probleme gehabt und die dann kreativ teilweise geschafft zu umschiffen. Aufgabe nicht 100% gelöst, aber definitiv einige Teilpunkte errungen. Qwen 3.6 Q2_K_XL (!) hat ein absolut brauchbares Ergebnis abgeliefert. Auch da hab ich den hexdump zwischendrin gesehen. Aber so what. Da bin ich echt überrascht. Die Vergleichsmodelle haben alle gute Arbeit abgeliefert. Im Anhang hab ich den Tokenverbauch noch aufgelistet. Die beiden kleinen Qwen3.6 Modelle haben deutlich mehr Tokens verbraucht, als der Vergleich. Ich muss nochmal dazu sagen, es kann gut sein, dass die Ergebnisse anders aussehen würden, wenn ich den Test 5x wiederhole. Gerade ob Qwen3.6 Q2 immer besser als IQ3 wäre, ist fraglich. Wenn ich das richtig rechne, hätte Minimax bei Openrouter $0.16 an API Kosten verursacht. Das ist natürlich auch ein billiges Modell. Qwen 3.6-Q4 hat mit ca 18 Minuten bei ~200W GPU 2-3 ct Strom verbraucht. Die 500€ für die GPU darf man natürlich nicht gegenrechnen... Minimax war natürlich deutlich schneller fertig. (vielleicht 5 Minuten, weiß ich nicht mehr genau.)
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Ein T. schrieb: > hier soll es um die Erfahrungen im Zusammenspiel verschiedener > AI-Modelle mit Programmiersprachen und IDEs gehen. Ich nutze VS-Code mit Platformio Erweiterung um ESP und Atmegas zu programmieren. Heute hatte ich den eingebauten KI-Chat (Claude Haiku 4.5) mal ausprobiert. Da ich nicht oft programmiere und mir die ein oder andere Methode entfallen ist, wäre das mal eine gute Gelegenheit. Aufgabe in den Chat geschrieben: Die Signallaufzeit zwischen zwei abfallenden Flanken ermitteln. Die Signallaufzeit über einen gleitenden Mittelwert (Bereich 20 Werte) beruhigen und über die serielle Schnittstelle ausgeben. Nach etwas "überlegen" hat die KI meinen Quellcode ergänzt und die Ergänzungen sogar erklärt. Die KI hat nicht irgendwas reingeschrieben, sondern analysiert, was schon geschrieben steht. So jedenfalls mein Eindruck. Die Ergänzungen kann man übernehmen oder ablehnen. Ich war doch sehr überrascht, dass das einfach so funktioniert hat. Was mich noch mehr wundert: Wenn ich anfange den Quellcode mit Kommentaren oder Befehlszeilen zu ergänzen, schlägt mir der Editor das vor, was ich hinschreiben wollte. Spooky... Als Gelegenheitsprogrammierer eine tolle Hilfe.
Frank G. schrieb: > Wenn ich anfange den Quellcode mit > Kommentaren oder Befehlszeilen zu ergänzen, schlägt mir der Editor das > vor, was ich hinschreiben wollte. Spooky... Ja, das ist teilweise krank :-D Wie "in den Kopf geblickt" kommt einen das manchmal vor. Das einzige was mich daran manchmal arg nervt: Der Farbunterschied vom geschriebenen zu den Vorschlägen ist schon sehr dürftig, da gehört meiner Meinung nach ein viel größerer Kontrast rein. Wenn man gerade flüssig schreibt ist das dann schon teils nervig. Aber tatsächlich spoky! :-D
Meine Erfahrung (ohne KI gesellschaftlich, ökologisch, wirtschaftlich,... einzuordnen und zu bewerten) -> ChatGPT und Claude (insbesondere die App + Code) verkürzen frühere Arbeitsabläufe für mich enorm. Die Erfahrung, Verantwortung und das Wissen der Anwender steuert den Nutzen und die Gefahr die von KI ausgeht: Ich kann mit meinem Wissen schnell überprüfen, ob Claude auf dem "Holzweg" ist oder interessante Lösungsantworten bietet. Ich kann sicherheitsrelevante Vorgaben machen und Fehler entdecken. *Ein loses Paar Stichpunkte:* Recherche und Stunden auf Google entfallen. Dateien aufsetzen und "Anfangen" beim Coden erleichtert. ChatGPT hat vor einem Jahr noch ständig Code leicht abgeändert oder etwas dazu gedichtet oder unnötige Funktionen im Code gelassen. Das macht Claude nicht mehr. Vorsicht bei Bauteilen, Schaltungen, Lösungen, Programmierungen die leicht vom "üblichen" abweichen. Obwohl Angaben klar im Datenblatt oder in der Anweisung stehen, nimmt die KI gern das "normale". Claude Code schwafelt nicht und setzt code terminal-befehle debugging / etc. direkt um (solange man es lässt). Kann direkt Logs und Errors auslesen. Gefahr: Man verliert evtl. den Überblick oder muss sich "zwingen" den Code zu prüfen (nicht überprüfen -> prüfen ;) Projekte für die ich früher Monate gebraucht hätte (Code, Recherche, Standardberechnungen, Angaben aus Normen, ... ) kann ich schneller konzipieren und habe Zeit für andere Themen im Projekt: Verbesserungen, KiCad, usw. Was/Wie (schnell ohne viel Mühe / gut überlegt, klar, keine Rechtschreibfehler oder sonstige Fehler, kein eigenes Gelaber) der Prompt geschrieben ist, ändert sehr stark was zurück kommt. *Ich denke mir KI immer als junger Berufsanfänger:* Gute Ideen und Impulse verstecken sich manchmal unter etwas unpräzisem und falschem Gelaber und selbst Überschätzung.
Frank G. schrieb: > Wenn ich anfange den Quellcode mit Kommentaren oder Befehlszeilen zu > ergänzen, schlägt mir der Editor das vor, was ich hinschreiben wollte. > Spooky... Rene K. schrieb: > Ja, das ist teilweise krank :-D Wie "in den Kopf geblickt" So spooky wie T9 auf dem Nokia 3310.
Alexander schrieb: > So spooky wie T9 auf dem Nokia 3310. Da war nicht spooky, das war absolut vorhersehbar, da dies einer reinen Statemachine folgte - aus diesem Grund konnte man auch blind schreiben ohne auf das Display zu schauen. Und T9 hatte ich sogar schon auf dem 3210. Das ist nicht nur Birne mit Äpfel vergleich, sondern Birnen mit nem Stück Rindfleisch.
Klar.. der Kommentar über einer Funktion ist extrem schwer vorhersehbar..
Alexander schrieb: > Klar.. der Kommentar über einer Funktion ist extrem schwer > vorhersehbar.. "Sag mir das du noch nie eine KI als Agent in einer IDE genutzt hast, ohne mir zu sagen das du noch nie eine KI als Agent in einer IDE genutzt hast!" Hier geht es nicht nur um Kommentare, hier geht es um ganze Funktionen, die logisch aufeinander folgen und die ein Agent völlig aus der Luft gegriffen zusammenhängend vorschlägt. T9 war kein Vorhersagemodell, sondern eine reine Text-Liste. Drücke ich A reduziert sich die Liste auf Worte mit "A*" drücke ich dann "L" reduziert sich diese List auf alle Worte mit "AL*". Das hatte nichts mit "Vorhersagen" zu tun. Und um es auf dein "Kommentar erzeugen" zu reduzieren: Ja, eine LLM muss "verstehen" was, z.b. die Funktion die sie gerade kommentieren soll, überhaupt macht. Deren Abhängigkeiten, deren Zustandsmöglichkeiten,... Da hast es, mal wieder, einfach nicht verstanden um was es überhaupt geht. Völlig sinnlos sich bei dir den Mund fusselig zu reden.
Streiche das Atmega und das Post trifft auch auf mich zu. Dein Lese- und Textverständnis lässt mal wieder zu wünschen übrig. Es ging sehr wohl nur um Kommentare.
Operator S. schrieb: > Alles in allem bin ich deutlich produktiver, man kommt aber > nicht davon weg, dass man verstehen muss, was programmiert werden soll. Wie sieht es denn damit aus, verstehen zu können, was die KI programmiert hat? Eine Software, die z. B. 10 Jahre lang gewartet werden können soll (oft von jemandem, der diese Software noch nie gesehen hat), die muss brauchbare Kommentare, Variablennamen usw. haben. Auch schon in der ersten Version, sonst sind Tests und Debugging schwierig. Kann die KI so etwas auch berücksichtigen? Und wie verhält es sich mit in manchen Unternehmen vereinbarten Codierungs/Formatierungsregeln und -standards, die unter anderem auch dazu dienen, die Lesbarkeit durch "Fremde" zu verbessern?
Rolf schrieb: > Und wie verhält es sich mit in manchen Unternehmen vereinbarten > Codierungs/Formatierungsregeln und -standards, die unter anderem auch > dazu dienen, die Lesbarkeit durch "Fremde" zu verbessern? Diese kann man den Agenten im Ruleset mitgeben. Rolf schrieb: > Eine Software, die z. B. 10 Jahre lang gewartet werden können soll (oft > von jemandem, der diese Software noch nie gesehen hat), die muss > brauchbare Kommentare, Variablennamen usw. haben. Auch schon in der > ersten Version, sonst sind Tests und Debugging schwierig. Kann die KI so > etwas auch berücksichtigen? Mann kann sich, auch jetzt schon, eine Zusammenfassung des Codes geben lassen, eine Variablenübersicht erstellen lassen etc... Das ist jetzt schon deutlich einfacher als es vor der KI war, gerade wenn man Spaghetti Code (eigenen) vor sich liegen hat, den man so gar nicht mehr durchschaut. Wenn ich mir so betrachte, was die KI in den letzten 3-4 Jahren durchgemacht hat, möchte ich gar nicht wissen wozu sie dann in 10 Jahren fähig sein wird. Ich denke das wird dann kein großes Thema mehr sein.
Rolf schrieb: > Wie sieht es denn damit aus, verstehen zu können, was die KI > programmiert hat? Das ist gar nicht nötig. Erstens produziert die KI heute schon viel verständlicheren Code als der durchschnittlich begabte Entwickler. Zweitens: Habe ich ein Stück Code vor mir, das ich nicht verstehe - egal ob der Autor ein Mensch war oder eine KI - lasse ich mir es von einer KI erklären. Auch hier ist das Ergebnis dann verständlicher als es fast jeder gelernte Entwickler und Pädagoge könnte.
Alexander schrieb: > Streiche das Atmega und das Post trifft auch auf mich zu. Dein Lese- und > Textverständnis lässt mal wieder zu wünschen übrig. Es ging sehr wohl > nur um Kommentare. Der Begriff ODER ist dir schon geläufig oder?! Frank G. schrieb: > Wenn ich anfange den Quellcode mit > Kommentaren oder Befehlszeilen zu ergänzen, schlägt mir der Editor das > vor, was ich hinschreiben wollte. Spooky... Ach was rede ich, ich sollte es einfach sein lassen dein Quatsch zu lesen...
Rene K. schrieb: > Wenn ich mir so betrachte, was die KI in den letzten 3-4 Jahren > durchgemacht hat, möchte ich gar nicht wissen wozu sie dann in 10 Jahren > fähig sein wird. Ich denke das wird dann kein großes Thema mehr sein. Tja .. der Trend geht zum https://de.wikipedia.org/wiki/Vibe_Coding
Rene K. schrieb: > Mann kann sich, auch jetzt schon, eine Zusammenfassung des Codes geben > lassen, eine Variablenübersicht erstellen lassen etc... Eine Aufgabenstellung wie z. B. "Gibt mir ein Sortierprogramm für einhundert 16-Bit-Werte", die ist einfach und das Programm kann ein menschlicher Leser leicht nachvollziehen. Ist halt nur ein Algorithmus, den die KI aus ihrem Trainingsmaterial generieren kann. So, wie sich ein menschlicher Programmierer aus dem Internet bedienen kann. Eine Aufgabenstellung im Embedded-Bereich ist aber meist nicht so simpel, da geht es ja nicht nur um Algorithmen, sondern um ein System aus Hard- und Software. Die KI hat aber den Schaltplan nicht. Und wenn sie ihn hätte, müsste sie obendrein auch noch die Funktion mancher Bauteile kennen. Wie sagst du der KI, was die Hardware tut, mit der die Software interagieren soll? Und woher weiß die KI z. B., wie die Interrupt-Verarbeitung der jeweiligen CPU funktioniert? Woher weiß die KI, welches Port-Bit welche Funktion hat? Was ist mit der internen Peripherie des Mikrocontrollers (Timer, ADC usw.)?
Klaus schrieb: > Habe ich ein Stück Code vor mir, das ich nicht verstehe - egal > ob der Autor ein Mensch war oder eine KI - lasse ich mir es von einer KI > erklären. Auch hier ist das Ergebnis dann verständlicher als es fast > jeder gelernte Entwickler und Pädagoge könnte. Im Embedded-Bereich hast du es mit einem System aus Hardware und Software zu tun, die miteinander interagieren. Aus dem Programmcode allein lässt sich nicht genau erkennen, was da abläuft. Man braucht zusätzlich den Schaltplan, plus Informationen über die Bauteile (diese Informationen stecken ja nicht alle im Schaltplan, sondern z. B. in Datenblättern), einschließlich der konkreten CPU.
Rolf schrieb: > Woher weiß die KI, welches Port-Bit welche Funktion hat? Was ist mit der > internen Peripherie des Mikrocontrollers (Timer, ADC usw.)? Das klappt schon alles recht gut. Dafür gibt's HAL und Datenblätter. Es fragt sogar nach wenn Infos fehlen.
Rolf schrieb: > ine Aufgabenstellung im Embedded-Bereich ist aber meist nicht so > simpel, da geht es ja nicht nur um Algorithmen, sondern um ein System > aus Hard- und Software. > > Die KI hat aber den Schaltplan nicht. Und wenn sie ihn hätte, müsste sie > obendrein auch noch die Funktion mancher Bauteile kennen. Doch, hat sie - und das macht sie gar nicht mal schlecht. Aktuell "lasse" ich auf einem ESP32-S3 mit Claude einen FIDO2 Key mit NFC Leser und ISP Display schreiben. Die KI kann mir genau sagen, an welchen Pins beim M5Dial der Rotary Encoder sitzt, er erstellt mir die Init-Routinen für das I2C Display, er weiß auch an welchen Pins das beim ESP32 hängt, dieses beschreibt er natürlich mit der DMA des ESP32. Und wenn du ein selbst erstelltes Board hast, ja da gibst du ihm einfach deine KiCAD Shematic und er zieht sich das alles selbst daraus. Ich glaube teilweise wird es hier noch extrem arg unterschätzt was ein Coding Agent mittlerweile im Stande ist zu leisten.
Rolf schrieb: > Und woher weiß die KI Aus den gleichen Quellen wie der Mensch. Nur dass eine KI viel schneller suchen und filtern kann. Kürzlich selbst erlebt: Das Web-Interface eines Netzwerkswitches sollte aufgehübscht und eine Funktion ergänzt werden. Ich habe keine Ahnung von html und Javascript. Also den Coplilot rangelassen. Der hat fröhlich angefangen zu erweitern, dann compiliert, dann gemerkt, dass er viel zu viel RAM für den kleinen 8051 verbraucht hat. Dann sein Programm so lange angepasst, bis es reingepasst hat. Und schließlich noch vorgeschlagen, den existierenden Code so umzubauen, dass weniger RAM verbraucht wird und so auch zukünftige Erweiterungen noch reinpassen. Habe eine Stunde investiert. Ohne KI hätte ich (auch mangels Know-How) mindestens 2 Tage gebraucht.
Im übrigen ist hier im Projekt Bereich aktuell eines MC Projekt was komplett mit KI generiert wurde: Beitrag "Wasserstandsmessung mit RaspberryPico und Drucksensor MPX2050DP"
Rene K. schrieb: > Ich glaube teilweise wird es hier noch extrem arg unterschätzt was ein > Coding Agent mittlerweile im Stande ist zu leisten. Ich glaube das geht fast allen so. Bis man es mal selbst ausprobiert hat. Hier mal ein kleiner Beitrag eines erfahrenen Enwticklers im ESP Umfeld (Tasmota, Scripting): https://tasmota.de/forum/index.php?thread/4570-tasmota-c-compiler-auf-ger%C3%A4t/&postID=46741#post46741
Rolf schrieb: > Die KI hat aber den Schaltplan nicht. Und wenn sie ihn hätte, müsste sie > obendrein auch noch die Funktion mancher Bauteile kennen. Wie sagst du > der KI, was die Hardware tut, mit der die Software interagieren soll? > Und woher weiß die KI z. B., wie die Interrupt-Verarbeitung der > jeweiligen CPU funktioniert? > Woher weiß die KI, welches Port-Bit welche Funktion hat? Was ist mit der > internen Peripherie des Mikrocontrollers (Timer, ADC usw.)? Die großen Modelle können Bilder durchaus gut verarbeiten. Es gibt auch nen KiCad MCP (ein Konnektor zum LLM). Da kann das LLM im Zweifelsfall selber nachgucken. Datenblätter kannst du ins LLM kippen. Aber du musst natürlich schon irgendwie beschreiben, was das LLM machen soll. Wenn du Komponenten fiese zweckentfremdest, solltest du das besser beschreiben. Aber: Alles was du dem LLM gibts, steigert die Belastung des Contexts. Das LLM kann also nicht 10x150 Seiten Datenblätter komplett im Kopf haben. Es kann aber durchaus selber entscheiden, welches PDF zu durchsuchen ist. Für populäre uCs sind die (großen) Netze aber schon trainiert. Wurde ja oben schon geschrieben. Das einfach Blink example für AVR können die mit allen Registern aus dem "Gedächnis". Wenn du nen 3ct Padauk programmieren willst, dann eher nicht. Aber es ist wie bei dir auch. Wenn man exakte Details aus 10 Datenblättern braucht, damit man eine Grundfunktion implementieren kann, wird es schwierig, das automatisch zu lösen. Aber normalerweise lässt sich sowas ja splitten, so dass nur weniger Informationen gleichzeitig gebraucht wird.
Ich versuche, gemma 4 auszuprobieren:
1 | docker exec -it ollama ollama run gemma4:e2b |
Im Moment brauche es gerade ewig, bis es heruntergeladen ist und läuft dann voraussichtlich in der Kommandozeile. Kann man das Ding in irgend einen Coding-Agenten einbinden und wie?
Christoph M. schrieb: > Kann man das Ding in irgend einen Coding-Agenten einbinden und wie? Du nimmst ein Coding-Plugin was lokale KI unterstützt (z.B. "Continue" für vscode), und trägst dort ein dass es die Ollama-API unter 127.0.0.1:11434 erreicht. (Den Port solltest du per Docker auch durchreichen) Ansonsten macht es Sinn, da ein persistentes Volume anzugeben (damit die Modelle nicht alle Nase lang neu herunter geladen werden müssen) und nötige device-nodes in den Docker-Container zu geben, z.B. /dev/dri, damit dort auch Hardwarebeschleunigung funktioniert (/dev/dri für OLLAMA_VULKAN=1) PS: Nicht erschrecken wenn Continue einen Login von dir will, die wollen auch nur ihre KI-Dienste verkaufen. Kann man einfach wegklicken und ignorieren.
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Bearbeitet durch User
Εrnst B. schrieb: > (Den Port solltest du per Docker auch > durchreichen) Docker macht mich im Moment gerade wahnsinnig und ich überlege es zu installieren und alles "native" zu machen. Im Moment klappt nicht mal von docker open-webgui auf den ollama zuzugreifen. Ganz konkret weiß ich nicht, wie man den Port durchreicht.
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Bearbeitet durch User
Christoph M. schrieb: > Docker macht mich im Moment gerade wahnsinnig und ich überlege es zu > installieren und alles "native" zu machen. Dann lass Docker doch einfach sein. Das LLM hat keinen direkten Zugriff auf irgendwas. Vor allem nicht, wenn du noch nen Coding Agenten dazuschaltest. Den solltest du vielleicht isolieren. Weil der nämlich KI gesteuert das tut, was er will. Die allermeisten Coding-Tools haben Zugriffsberechtigungen. Wo teilweise alles abgesegnet werden muss. Wirste aber wahnsinnig bei, wenn alle 30s ein "darf Datei x.cpp" geschrieben werden" abgenickt werden will. Im Yolo Modus kann der aber auch einfach alles Löschen... Ollama selbst ist IMO nicht das Sicherheitsproblem.
Rolf schrieb: > Eine Aufgabenstellung im Embedded-Bereich ist aber meist nicht so > simpel, da geht es ja nicht nur um Algorithmen, sondern um ein System > aus Hard- und Software. > > Die KI hat aber den Schaltplan nicht. Und wenn sie ihn hätte, müsste sie > obendrein auch noch die Funktion mancher Bauteile kennen. Wie sagst du > der KI, was die Hardware tut, mit der die Software interagieren soll? Na einfach direkt sagen. Die anderen haben ja bereits geschrieben, dass die KI Datenblätter und teilweise auch Schaltpläne lesen kann, aber wenn es z.B. gar keinen Schaltplan gibt, weil man halt kurz mal was zusammengesteckt hat (z.B. einen ESP32 mit einem Display), dann sagt man das halt. Also ESP32-S3, mit xxMB Speicher, Display mit xyz Controller, welche Auflösung das hat, welche Pins am Mikrocontroller an welche Pins vom Display angeschlossen wurden usw. usf. Man kann das auch einfach in eine Textdatei schreiben und der KI sagen, dass das dort steht. Und es geht auch durchaus andersrum, also dass die KI den Code eines bestehenden Projektes liest und dann sagt, was wo angeschlossen ist und das in einer Textdatei dokumentiert. Bei den ESP32 gibts ja die serielle Debug-Console und die kann die KI (also jedenfalls github copilot in VSCode, aber wahrscheinlich auch andere) lesen. Wenn es dort einen Crash mit Stacktrace gibt, dann analysiert sie das, findet und behebt das Problem und flasht dann neu. Wenn das nicht geholfen hat dann probiert sie es nochmal. Sie kann auch Debug-Ausgabe da rein machen und das dann auswerten. Das fand ich schon sehr beeindruckend.
1 | ├────────────────────────────────────────────────────────┤ |
2 | │llama.cpp/Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q4_K_S │ |
3 | │Sessions 21 │ |
4 | │Messages 1,216 │ |
5 | │Avg Tokens/Session 2.5M │ |
6 | │Median Tokens/Session 774.2K │ |
7 | │Input 2.1M │ |
8 | │Output 417.5K │ |
9 | │Cache Read 49.0M │ |
10 | └────────────────────────────────────────────────────────┘ |
Hab heute nochmal bisschen was rumgebastelt. Kein Test-Kram, aber auch nichts weltbewegendes. Irgendein CLI Tool, um mir was zu erleichtern. Diesmal mit TUI Interface. Viel hin und her. Mach mir dieses Feature, mach das, nee doch nicht, änder noch ... Gelegentlich mal ne neue Session gestartet, damit der Kontext nicht überläuft. Ich hatte den Kontext auch nur auf 100k beschränkt, da musste gelegentlich mal kompaktiert werden. Das ging überraschend gut. Eigentlich gab es nie Probleme oder irgendwas wurde nicht verstanden oder falsch umgesetzt. Na gut, ich hab mich nicht immer gut ausgedrückt. Weil das bei mir mit ~20t/s vorangeht, konnte ich den Denkprozess dann halb verfolgen und hab opencode dann doch manchmal unterbrochen. Doch Probleme gab es einmal. Da wollte ich die GIT history umschreiben lassen. Irgendwo hatte ich nen feature-branch eröffnen lassen und imo nicht sauber in den master gemerged. Also mir hat eigentlich nur nicht gefallen, wie das gemerged wurde. Entweder das geht überhaupt nicht wie ich das wollte, es wurde nicht richtig verstanden, oder einfach Murks produziert. Richtig zerschossen wurde der Tree nicht, aber ich hab am Ende doch ein Backup eingespielt und es so belassen. Wer Spaß am Code schreiben hat, für den ist das nichts. Ich guck erst jetzt mal den Code an. Sieht IMO schon ok aus. Man ist eher der Projektleiter & Tester, der dem kompetenten Azubi über die Schulter schaut. Damit kommt man bedeutend schneller zu einem Ergebnis. Und es macht IMO einfach Spaß, irgendwas umzusetzen, wozu einem sonst einfach die Zeit fehlen würde. Klar wäre ein kommerzielles Modell schneller gewesen und hätte vermutlich auch weniger Tokens gebraucht. Mit den kosten von Qwen3.5-35B-A3B bei Openrouter wären das jetzt 6€ gewesen. Ich hab mal 50ct für Strom überschlagen. Mit dem 10$ Monatsabo von opencode hätte das etwa 8% des Monatslimits bedeutet. Danke fürs zuhören.
Mathias M. schrieb: > Klar wäre ein kommerzielles Modell schneller gewesen und hätte > vermutlich auch weniger Tokens gebraucht. Da wäre die Frage, ob man mehrere Modelle gleichzeitig einbinden könnte (z.B. Gemma 4) und sich die Modelle gegenseitig unterstützen könnten. Es gibt ja Agentensysteme für andere Aufgaben, die das tun. Mathias M. schrieb: > Danke fürs zuhören. :-) P.s: Welche Maschine hattest du gleich noch?
Also man kann durchaus verschiedene Modelle einbinden. Einen zum Planen,
einen zum coden lassen, einer guckt über den Pull Request drüber und
bewertet den nochmal. Ich bin da nicht zu tief drin, ich hab kein Abo
und nutz das momentan nur zum Spaß. Aber AFAIK nutzt man zum planen das
beste Modell, dass einem zur Verfügung steht. Gut geplant kann dass dann
auch eine moderat schlaue KI coden.
Für eine Aufgabe nutzt man aber immer nur eine zur Zeit. Wobei, es gibt
spekulatives decoding. Da hat man ein "billiges" Modell, dass die die
Token vorhersagt. Keine Ahnung wie, aber llama.cpp kann dann überprüfen,
ob das große Modell das gleiche Token erzeugt hätte, ohne dass es
wirklich berechnet werden müsste. War es falsch, muss das große Modell
ran. Wenn die Trefferrate des kleinen Modells hoch genug ist, bekommt
man damit einen Speedup. Je nach Aufgabe sollen das so 10-30% mehr t/s
sein.
Qwen 3.6 hat sogar ein draft Modell direkt drin. Da musst du llama.cpp
nur mit z.B. `--spec-type ngram-mod --spec-ngram-size-n 24 --draft-min
12 --draft-max 48` starten, dann wird das genutzt. Oft muss man aber ein
zusätzliches Modell laden, was dann natürlich mehr Speicher braucht. Ich
habs nie gebenchmarkt...
> P.s: Welche Maschine hattest du gleich noch?
AM4 System, 32 GB Dual Channel DDR4 + RX 9070 (16GB)
Kein wirklich fettes Ding. Die GPU gibts ab 550€. Ist aber IMO auch die
Untergrenze des brauchbaren - wenn man nicht gebraucht kauft.
1 | Draconix@Rene~$ ollama run qwen3.5:9b |
2 | >>> Hi! |
3 | |
4 | total duration: 2.20826532s |
5 | load duration: 283.887341ms |
6 | prompt eval count: 35 token(s) |
7 | prompt eval duration: 450.158065ms |
8 | prompt eval rate: 77.75 tokens/s |
9 | eval count: 25 token(s) |
10 | eval duration: 1.452489512s |
11 | eval rate: 17.21 tokens/s |
aus Beitrag "Re: Erfahrungen mit AI-Coding" Rene K. schrieb: > Achso, ja... ein alter Testrechner mit einem I7-9800x / 16GB und einer > RTX2070 mit 8GB. Auf was er da nun rechnet, keine Ahnung. Hier mal der Vergleich mit Ryzen 5 1600 / 16GB und RTX5060 mit 8GB
1 | christoph@Ryzen5:~$ docker exec -it ollama ollama --verbose run qwen3.5:9B |
2 | >>> Hi! |
3 | total duration: 12.755300431s |
4 | load duration: 323.007954ms |
5 | prompt eval count: 12 token(s) |
6 | prompt eval duration: 72.503984ms |
7 | prompt eval rate: 165.51 tokens/s |
8 | eval count: 272 token(s) |
9 | eval duration: 12.087102373s |
10 | eval rate: 22.50 tokens/s |
Seltsam: Meine Version braucht 3 x länger, die Tokenrate ist aber deutlich höher .. da muss sich das Ding was ganz anderes gedacht habe oder die Einstellungen des Modells sind komplizierter.
Und hier noch das gleiche auf einer Spark DGX:
1 | total duration: 11.188978004s |
2 | load duration: 156.919815ms |
3 | prompt eval count: 12 token(s) |
4 | prompt eval duration: 54.145474ms |
5 | prompt eval rate: 221.63 tokens/s |
6 | eval count: 405 token(s) |
7 | eval duration: 10.863034707s |
8 | eval rate: 37.28 tokens/s |
Interessant: die Prompt-Eval Rate ist auf Spark gar nicht so viel höher .. ob der Docker-Container das runter bremst?
Ich habe mal mit Docker / Ollama rumexperimentiert, eigentlich völlig quark, ich habe dann Ollama wieder ganz einfach lokal installiert. Gerade wenn man Ollama extern als Agent nutzen möchte ist das weeeesentlich entspannert, schon alleine der Netzwerkgeschichte wegen. Christoph M. schrieb: > Hier mal der Vergleich mit Ryzen 5 1600 / 16GB und RTX5060 mit 8GB Bist du dir auch ganz sicher, das das Modell komplett in die GPU geladen wurde? Macht dann mal ein zweites terminal auf und schau mal mit "ollama ps" ob er 100% auf GPU läuft oder 70/30 teilt. Wenn z.b. die GPU schon Speicher für einen Desktop bereitstellt, dann reicht das nicht mehr für das 9B Modell.
Christoph M. schrieb: > Docker macht mich im Moment gerade wahnsinnig und ich überlege es zu > installieren und alles "native" zu machen. Im Moment klappt nicht mal > von docker open-webgui auf den ollama zuzugreifen. > Ganz konkret weiß ich nicht, wie man den Port durchreicht. docker run --publish 8081:8080 image 8080 ist der Port der Applikation im Container, 8081 der externe.
Ein T. schrieb: > docker run --publish 8081:8080 image Würd ja gleich ein docker-compose-File anlegen. Dann muss man sich das nicht alles merken. Vor allem wenn noch mehr Optionen dazumüssen, damit die Grafikkarte mitspielen darf.
1 | services: |
2 | ollama: |
3 | image: ollama/ollama |
4 | ports: |
5 | - "127.0.0.1:11434:11434" |
6 | networks: |
7 | - ollama-docker |
8 | devices: |
9 | - /dev/dri:/dev/dri |
10 | cap_add: |
11 | - CAP_PERFMON |
12 | group_add: |
13 | - video |
14 | - 107 |
15 | volumes: |
16 | - ollama-data:/root/.ollama |
17 | environment: |
18 | - OLLAMA_VULKAN=1 |
19 | |
20 | webui: |
21 | image: ghcr.io/open-webui/open-webui:main |
22 | volumes: |
23 | - webui-data:/app/backend/data |
24 | depends_on: |
25 | - ollama |
26 | ports: |
27 | - "127.0.0.1:8880:8080" |
28 | environment: |
29 | - OLLAMA_BASE_URLS=http://ollama:11434 |
30 | - ENV=dev |
31 | - WEBUI_AUTH=... |
32 | - WEBUI_NAME=MyStupidAI |
33 | - WEBUI_URL=http://localhost:8880 |
34 | - WEBUI_SECRET_KEY=***** |
35 | networks: |
36 | - ollama-docker |
37 | |
38 | volumes: |
39 | ollama-data: |
40 | webui-data: |
41 | |
42 | networks: |
43 | ollama-docker: |
Εrnst B. schrieb: > Würd ja gleich ein docker-compose-File anlegen. Das scheint eine interessante Idee. Dein Compose-File vereinigt sowohl Ollama als auch WebUi. Bei mir sind die auf zwei getrennten Maschinen. Vermutlich braucht man, Wenn alles eingerichtet ist, das Dockerfile nur einmal um den Container zu erstellen. Ich frage mich, ob Docker jedesmal wenn Docker-Compose gestartet wird, die riesigen, Gigabyte großen LLM jedes mal verdoppelt.
Das AI-Coding scheint mir verschiedene Stufen zu haben: Die erste ist Codegenerierung mit Copy- und Paste mit ChatGPT oder ähnlich. Die nächste Stufe ist eine IDE wie z.B. vscodium, in der man die KIs integrieren kann. Die Kunst ist da aber die Auswahl der richtigen Modelle für die entsprechende Aufgabe: Beitrag "Re: KI Modellzoo" Im Moment scheint mir vscodium einen großen Vorteil gegenüber vscode zu haben, weil die Grundkonfiguration auf minimale Belästigung ausgelegt ist (Linux Style). Allerdings bin ich mir noch nicht so sicher, ob diese Art der komplexen IDEs für mich große Vorteile haben. Große Teile meiner Software habe ich nur mit Texteditoren geschrieben, weil es da keine lästigen, undurchschaubaren Abhängigkeiten gibt. Die ultimative Stufe der Code-Entwicklung dürfte allerdings die von Andreas-Spieß vorgestellte sein: https://www.youtube.com/watch?v=nmGEedloQ6E Wenn das so mit Requirements-Engineering und automatischer Testerstellung funktioniert, dürften 80% der Informatikerstellen in Großbetrieben wegfallen.
Rene K. schrieb: > Gerade wenn man Ollama extern als Agent nutzen möchte ist das > weeeesentlich entspannert, schon alleine der Netzwerkgeschichte wegen. Vielleicht arbeite ich schon zu lange mit Docker, aber diese Sache mit dem Netzwerk erscheint mir dabei wirklich einfach: ein Programm lauscht in dem Container auf einem bestimmten Port, sagen wir: 1234, und dieser soll von außerhalb des Containers über Port 5678 erreichbar gemacht werden. Das geht ganz einfach über den Kommandozeilenparameter "--publish 5678:1234" bei den Kommandos "docker create" (das einen Container nur erzeugt) beziehungsweise "docker run", das einen Container erzeugt und direkt startet. Wer mag, kann diesen Host-Port auch einfach an eine bestimmte IP-Adresse binden, das geht einfach mit "--publish 127.0.0.1:5678:1234" für den Lokal-Horst. Oh, ach ja: natürlich kann man auch mehrere Ports dergestalt öffnen, "--publish" wird dabei einfach mehrmals angegeben. Wenn Ihr Fragen zu Docker habt, helfe ich gerne.
Εrnst B. schrieb: > Ein T. schrieb: >> docker run --publish 8081:8080 image > > Würd ja gleich ein docker-compose-File anlegen. Beste Lösung, haste Recht. :-)
Christoph M. schrieb: > Das scheint eine interessante Idee. Dein Compose-File vereinigt sowohl > Ollama als auch WebUi. Bei mir sind die auf zwei getrennten Maschinen. Es bleiben trotzdem zwei Container. > Vermutlich braucht man, Wenn alles eingerichtet ist, das Dockerfile nur > einmal um den Container zu erstellen. Mit einem Dockerfile werden nur Images erzeugt, auch das läßt sich mit einem Dockerfile im selben Verzeichnis und dem Befehl "docker compose build" über die compose.yml anstoßen. Mit der compose.yml oder dem Aufruf von docker auf der Kommandozeile werden aus den Images dann Container erstellt, indem einem Image der Name und und Laufzeitkonfiguration des Containers zugefügt werden. Container sind daher grundsätzlich Wegwerfware. Man kann bestimmte Optionen der Konfiguration eines Containers zwar ändern, aber meistens wirft man den Container stattdessen einfach weg und erzeugt ihn neu. Das bedeutet: alles, was während der Laufzeit im Container gespeichert worden ist, ist nach der Neuerzeugung natürlich verschwunden. Deswegen benötigt man Bind oder Volume Mounts, wenn die gespeicherte Daten die Neuerzeugung überleben sollen. > Ich frage mich, ob Docker jedesmal > wenn Docker-Compose gestartet wird, die riesigen, Gigabyte großen LLM > jedes mal verdoppelt. Ernsts compose.yml verwendet dazu die Volumes "ollama-data" und "webui-data". Diese bleiben über den Tod und die Wiederauferstehung der Container erhalten, und müssen bei Bedarf manuell gelöscht werden.
Ein T. schrieb: > verwendet dazu die Volumes "ollama-data" Statt den docker-volumes geht natürlich auch einfach ein Order vom Host, macht es einfacher wenn z.B. die Modell-GGUF-Files zwischen verschiedenen Services geteilt werden sollen. (hardlinks, CoW-Reflink-Copies, ...)
1 | volumes: |
2 | - /opt/mein_model_zoo/ollama:/root/.ollama |
Εrnst B. schrieb: >
1 | > volumes: |
2 | > - /opt/mein_model_zoo/ollama:/root/.ollama |
3 | > |
Tipp: in compose.yml gibt es ja einen Bezugspunkt, daher sind dort anders als beim Kommandozeilen-Aufruf von Docker auch relative Pfade möglich. Das gehört zu den Gründen, weswegen ich die compose.yml auch dann bevorzuge, wenn es nur um einzelne Container geht. :-)
Wir wollten unbedingt alle so viel KI Nutzen, wie nur irgend möglich. Dann wird sie uns allen Wohlstand in einer sauberen Welt verschaffen. Wir müssen die fossilen Brennstoffe (incl. Uran) unbedingt noch ganz schnell verstromen, bevor sie ungenutzt im Erdreich versauern. Und wir müssen den Menschen die Arbeit weg nehmen, damit sie mehr Zeit haben zum konsumieren haben. Sonst wird das nichts. "Links ist vorbei" (Friedrich Merz)
:
Bearbeitet durch User
Hans W. schrieb: > Wir wollten unbedingt alle so viel KI Nutzen, wie nur irgend möglich. Dein Klagelied ist zutiefst ergreifend, gehört aber nicht hierher.
Εrnst B. schrieb: > Christoph M. schrieb: >> Kann man das Ding in irgend einen Coding-Agenten einbinden und wie? > > Du nimmst ein Coding-Plugin was lokale KI unterstützt (z.B. "Continue" > für vscode), und trägst dort ein dass es die Ollama-API unter > 127.0.0.1:11434 erreicht. (Den Port solltest du per Docker auch > durchreichen) Möglicherweise ist es sinnvoll, den Coding-Agent ebenfalls zu verdockern und die Code-Repos per Bind Mount einzubinden. Das könnte man dann elegant mit Docker Compose orchestrieren und so auch wirksam verhindern, daß der Coding Agent komische Sachen außerhalb des Bereichs macht, in dem er arbeiten soll.
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