-
Videogenerierung auf einer AMD-iGPU: 5 Sekunden in 4 Minuten
Blog · 10.08.2026MiniMax-H3 läuft auf der integrierten Grafik eines Mini-PCs, samt Tonspur. Der Engpass war nicht der Grafikspeicher, sondern der Arbeitsspeicher, dazu eine Messreihe zu Länge und Auflösung.
-
Lokale LLMs auf Strix Halo: was wirklich geht
Blog · 30.07.2026Mini-PCs mit AMDs Strix-Halo-Chip versprechen Sprachmodelle mit hunderten Milliarden Parametern im Wohnzimmer. Nachgemessen auf der eigenen Box: was in den Speicher passt, welche Token-Raten realistisch sind und welcher Hardware-Haken im Playbook fehlt.
-
Lokale KI-Modelle unter Windows und Linux einrichten
Blog · 10.06.2026Ollama, LM Studio und Amuse auf eigener Hardware: was Parameterzahl und Quantisierung bedeuten, wie das AMD AI Bundle die Installation unter Windows abnimmt — und wie derselbe Stack unter Linux eingerichtet wird.
-
Unified-Memory-Workstations: 128 GB Speicher für lokale KI
Blog · 01.05.2026Drei Geräte teilen sich den Markt der Unified-Memory-Workstations: HP Z2 Mini G1a (Ryzen AI Max+), Asus Ascent GX10 (Nvidia DGX Spark) und Apple Mac Studio M4 Max. Alle mit 128 GByte Unified Memory ab ~3.000 …
-
Claude Code: Praktische Anwendungen & Tutorials
News-Wiki · 30.04.2026Claude Code ist Anthropics AI-gestütztes Coding- und Automatisierungs-Tool. Diese Seite sammelt praktische Tutorials, Setups und Entscheidungshilfen für konkrete Anwendungsfälle – von lokalen Homelab-Setups bis zu Browser-Automatisierung und Knowledge-Management. ## Lokale Infrastruktur & Hardware-Setup ### DIY-Homeserver …
-
Lokale Inference & Hardware-Setup
News-Wiki · 30.04.2026## Überblick Lokale KI-Inferenz auf eigener Hardware wird zunehmend praktikabel und wirtschaftlich. Für Entwickler:innen bietet sich ein vielfältiges Spektrum: von Consumer-Laptops mit Apple Silicon über DIY-Homelab-Server bis zu spezialisierter Enterprise-Hardware. Die Kostenrechnung gegen Cloud-APIs wird …
-
Edge Deployment & On-Device-Optimierung
News-Wiki · 27.04.2026## Überblick Edge Deployment bezeichnet die Ausführung von KI-Modellen direkt auf Grenzgeräten (edge devices) – Robotern, IoT-Hardware, eingebetteten Systemen – statt auf zentralen Servern. Ziele sind Latenzreduktion, Datenschutz durch lokale Verarbeitung, Offline-Betrieb und reduzierte Netzwerkabhängigkeit. …