Kurzantwort: Open-Source-Modelle (LLaMA, Mistral, Qwen) laufen lokal per Ollama – RAM/VRAM entscheiden über Modellgröße, Daten bleiben auf dem Server in DE.
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Häufige Fragen (FAQ)
Beste kostenlose AI-Modelle für Text-Generation – welche empfehlen?
LLaMA 3 8B: best Qualität/Größe Ratio. Mistral 7B: schneller. Llama 2 70B: high-quality aber langsam. Für Anfänger: Mistral 7B (8GB RAM). Production: LLaMA 3 13B. Alle kostenlos auf HuggingFace.
Code-Generierung mit Open-Source Models – was funzt?
Code Llama: spezialisiert auf Code, gut bei Python/JavaScript/Go. StarCoder: ähnlich gut. WizardCoder: auch gut. Qualität: 80% von GitHub Copilot. Lokal: keine Monatkosten!
Multimodale AI – Vision-Models lokal hosten?
LLaVA: Open-Source Vision-Language Model, can 'sehen'. Auf 16GB-Server lädt's. Alternative: CLIP für Image-Embeddings. Qualität: ähnlich wie GPT-4V aber open-source.
Spezialisierte Models – Med-AI, Legal-AI, Custom-Domain?
BioBERT: für Bio/Medizin. LegalBERT: für Jura. Fine-tuning eigener Daten: 1-2 Tage, GPU braucht's. Result: Domain-Expert Model. Alternative: Rag mit Generic Model.
Modell Quantization – schneller & weniger RAM?
Full Precision: 70B Model braucht 140GB VRAM. Quantized (4-bit): gleiche 70B Model nur 16GB! Tools: GPTQ, AWQ, GGUF (Ollama nutzt GGUF). Performance-Hit: minimal (
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