AI

An einem kalten Wintertag im Juli… das ist in Australien… verspürte ich ein dringendes Bedürfnis, ein KI-Modell zum Erkennen von unverkapselten Stahlbewehrungsstäben zu trainieren…

In diesem Test vergleiche ich, wie verschiedene LLMs, die auf Ollama gehostet werden, Hugo- Seiten von englisch auf deutsch übersetzen.

Dieses kleine Go-Code-Beispiel für das Neuranking ruft Ollama auf, um Embeddings zu generieren für die Abfrage und für jedes Kandidatendokument, sortiert dann absteigend nach der Kosinus-Ähnlichkeit.

Wie PCIe-Lanes die Leistung von LLMs beeinflussen? Je nach Aufgabe. Bei Training und Multi-GPU- Inferenz ist der Leistungsverlust erheblich.

Im Ollama-Modell-Repository gibt es Modelle, die in der Lage sind, HTML-Inhalt in Markdown umzuwandeln, was für Aufgaben der Inhaltskonvertierung nützlich ist. Dieser Leitfaden ist Teil unseres Hubs Dokumentations-Tools 2026: Markdown, LaTeX, PDF & Druckworkflows.

• Suche ist ideal für die schnelle und direkte Informationsbeschaffung mit Hilfe von Stichwörtern.
• Deep Search überzeugt durch das Verständnis von Kontext und Absicht und liefert für komplexe Anfragen relevantere und umfassendere Ergebnisse.

Hier finden Sie einige KI-gestützte Codierungswerkzeuge und KI-Codierungsassistenten sowie deren positiven Aspekte.

Die Verwendung von LLMs ist nicht sehr teuer, es könnte kein Bedarf bestehen, neue, unglaublich leistungsstarke GPUs zu kaufen.
Hier ist eine Liste der LLM-Anbieter in der Cloud mit den LLMs, die sie hosten.

Ich habe eine Theorie, die ich testen möchte – wenn man alle Kerne eines Intel-Prozessors nutzt, würde das die Geschwindigkeit von LLMs erhöhen? Test: Wie Ollama die Leistung des Intel-Prozessors und der effizienten Kerne nutzt

Es nervt mich, dass das neue Gemma3-Modell mit 27 Bit (gemma3:27b, 17 GB auf Ollama) nicht in die 16 GB VRAM meines GPUs passt und teilweise auf dem CPU läuft.

Inmitten der Turbulenzen der modernen Welt hier vergleiche ich die Tech-Spezifikationen verschiedener Grafikkarten für KI-Aufgaben
(Deep Learning,
Objekterkennung
und LLMs).
Sie sind jedoch alle unglaublich teuer.

Wenn der Ollama-Server zwei Anfragen gleichzeitig erhält, hängt sein Verhalten von seiner Konfiguration und den verfügbaren Systemressourcen ab.

Vibe Coding ist ein KI-gestützter Programmierungsansatz, bei dem Entwickler gewünschte Funktionalitäten in natürlicher Sprache beschreiben und KI-Tools den Code automatisch generieren – mit minimaler direkter Schreibarbeit.

Ich habe MMDetection (mmengine, mdet, mmcv) bereits häufig verwendet,
und jetzt scheint es aus dem Spiel zu sein.
Das ist schade. Ich mochte seine Modellbibliothek.

DeepSeek’s erste Generation von Reasoning-Modellen mit Leistungen, die vergleichbar sind mit OpenAI-o1, einschließlich sechs dichter Modelle, die aus DeepSeek-R1 basierend auf Llama und Qwen destilliert wurden.

Dieser Ollama CLI-Schnellreferenz konzentriert sich auf die Befehle, die Sie täglich verwenden (ollama ls, ollama serve, ollama run, ollama ps, Modellverwaltung und gängige Workflows), mit Beispielen, die Sie kopieren und einfügen können.

Vor nicht allzu langer Zeit wurde veröffentlicht. Lassen Sie uns aufschließen und testen Sie, wie Mistral Small sich im Vergleich zu anderen LLMs schlägt.