Technik erklärt, wie sie im Betrieb ankommt
Jede Seite hier nennt Vorteile und Nachteile, konkrete Zahlen und ihre Quelle. Herstellerangaben stehen als Herstellerangaben da, eigene Messungen als eigene Messungen. Was wir nicht belegen können, steht nicht drin.
Wonach suchen Sie?
Acht Rubriken, jede mit eigener Adresse. Rubriken ohne Beitrag sind als „in Vorbereitung“ gekennzeichnet — sie versprechen nichts, was noch nicht da ist.
Anleitungen & Guides
Schritt für Schritt: einrichten, konfigurieren, betreiben. Mit Betriebssystem, Voraussetzungen, Befehlen aus der offiziellen Quelle und dem Stand, auf dem sie sind.
Lokale KI
Modelle im eigenen Haus: Hardwarebedarf, VRAM, Quantisierung, Laufzeitumgebungen und die Frage, ab wann sich das gegenüber einer Schnittstelle rechnet.
KI-Agenten
Agenten, die etwas tun statt nur zu antworten: Werkzeuganbindung, Tool Calling, MCP, RAG, Kontextbedarf — und wo die Grenzen liegen.
Automatisierung
Vom Dokument zum Vorgang: Prozessketten, Schnittstellen zu ERP und CRM, Freigaben, und was sich wirklich automatisieren lässt.
Produktion
Fertigung und Werkstatt: Maschinendaten, Nesting, Stücklisten, Rückverfolgung, Qualitätssicherung.
Hardware & Infrastruktur
Grafikkarten, Workstations, Server, Netz und Strom — die Grundlage, auf der lokale KI tatsächlich läuft.
Vergleiche
Gegenüberstellungen mit Zahlen: Modelle, Laufzeitumgebungen, Anbieter. Jede Angabe mit Herkunft, Herstellerzahlen als solche gekennzeichnet.
Grundlagen
Begriffe, die im Gespräch ständig vorkommen — erklärt für den Betrieb, nicht für die Vorlesung.
Zuletzt veröffentlicht
Ollama, llama.cpp und vLLM im Vergleich: Welche Laufzeitumgebung sich für welchen Einsatz im Betrieb eignet
In der Praxis der KI-Integration im Unternehmen entscheiden sich viele für lokale Laufzeitumgebungen, um Abhängigkeiten von Cloud-Infrastrukturen zu vermeiden. Ollama, llama.cpp…
Qwen3.8 27B lokal: Wie Bonsai 2 ein 55-GB-KI-Modell auf wenige Gigabyte schrumpft
Qwen3.8 27B benötigt in seiner vollständigen Version rund 55 GB Speicher. Bonsai 2 komprimiert dasselbe 27B-Ausgangsmodell auf nur etwa 6–7 GB und erreicht laut PrismML trotzdem rund 98,2 Pr
Drei Bereiche, die zum Wissen gehören
Eigene Messungen
Was wir selbst getestet haben — mit Aufbau, Rohwerten und den Grenzen der Messung. Niemals ein Herstellerbenchmark als eigener Test.
Modelle, Anbieter, Preise
Strukturierte Daten statt Fließtext: Kontextfenster, Lizenzen, Hardwarebedarf. Jede Zahl mit Quelle und Stichtag.
Rechner für den Alltag
VRAM-Bedarf, Tokenkosten, Wirtschaftlichkeit. Läuft im Browser, ohne dass Ihre Zahlen irgendwohin gehen.